数字图像由二维的元素组成，每一个元素具有一个特定的位置（x，y）和幅值f（x，y），这些元素就称为像素。它是数字图像的基本
单位。彩色空间也称彩色模型它的用途是在某些标准下用通常可接受的方式对彩色加以说明。
数字图像有单色单色图像、真彩色图像和伪彩色图像。单色（灰度）图像的每个像素的亮度用一个数值来表示，取值范围0-255，0表
示黑、255表示白，其他值表示处于黑白之间的灰度。真彩色图像用红、绿、蓝三元组的二维矩阵来表示。三元组的每个数值也是在0-
255之间，0表示相应的基色在该像素中没有，而255表示相应的基色在该像素中取得最大值。伪彩色图像由根据一定的准则对灰度值
赋以彩色而来。人类可以辨别上千种颜色和强度但是只能辨别二十几种灰度，伪彩色图像可以方便人眼的识别。
对一种颜色进行编码的方法统称为“颜色空间”或“色域”。本质上，彩色空间是坐标系统和子空间的阐述。位于系统的每种颜色都有
单个点表示。采用的大多数颜色模型都是面向硬件或面向应用的。颜色空间从提出到现在已经有上百种，大部分只是局部的改变或专用
于某一领域。用最简单的话说，世界上任何一种颜色的“颜色空间”都可定义成一个固定的数字或变量。
常用的彩色空间有RGB，CMY，HSV,HSI等。
RGB即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色，这个标准几乎包括了人类视力所能感知的所有颜色，是目前运用最广的颜色系统之一。红
R、绿G、蓝B三种颜色的强度值均是0-255，则三种光混合在每个像素可以组成16777216（256256256）种不同的颜色。256级的
RGB色彩也被简称为1600万色或千万色，或称为24位色(2的24次方)。记录及显示彩色图像时，RGB是最常见的一种方案。
CMY是青（Cyan）、洋红或品红（Magenta）和黄（Yellow）三种颜色的简写，是相减混色模式，用这种方法产生的颜色之所以称
为相减色，乃是因为它减少了为视觉系统识别颜色所需要的反射光。前面提到的最常用的RGB方案是相加色。CMY和RGB的换算方法
为：
C=255-R;M=255-G;Y=255-b;
HSI是指一个数字图像的模型，它反映了人的视觉系统感知彩色的方式，以色调、饱和度和亮度三种基本特征量来感知颜色。HSI模型
的建立基于两个重要的事实：第一个，分量与图像的彩色信息无关；第二个，H和S分量与人感受颜色的方式是紧密相联的。这些特点
使得HSI模型非常适合彩色特性检测与分析。
H表示色调：与光波的波长有关，它表示人的感官对不同颜色的感受，如红色、绿色、蓝色等，它也可表示一定范围的颜色，如暖色、
冷色等；S表示饱和度：表示颜色的纯度，纯光谱色是完全饱和的，加入白光会稀释饱和度。饱和度越大，颜色看起来就会越鲜艳，反
之亦然。I表示亮度：对应成像亮度和图像灰度，是颜色的明亮程度。
RGB换算成HIS方式如下：
HIS换算成RGB的方式如下：
YIQ颜色空间具有能将图像中的亮度分量分离提取出来的优点，并且YIQ颜色空间与RGB颜色空间之间是线性变换的关系，计算量小，
聚类特性也比较好，可以适应光照强度不断变化的场合，因此能够有效地用于彩色图像处理。
此外还有其它很多颜色空间，比如YUV，YCbCr等，这里不作进一步介绍。
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