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由于亮度轴表示的是亮度信息，没有色彩，所以在亮度轴I上的饱和度S的值为0。双圆锥的外表面饱和度最大。
(3) CMY空间
青、品红、黄(CMY)颜色模型是彩色图像绘制与印刷行业使用的颜色空间，在颜色立方体中它们是红、绿、蓝的补色，称为减色三原色或减色基，而红、绿、蓝称为加色基。在CMY模型中，颜色是从白光中减去一定成分得到的。CMY模型称为相减混色模型。
在理论上，绝大多数颜色都可以用三种基本颜料(青色cyan、品红magenta和黄色yellow)按一定比例混合得到。如青色、品红和黄色三种基本色素等量混合能得到黑色。但实际上，在印刷和印染时CMY模型难以产生纯正的黑色，所以再加入黑色作为基本色，形成印刷印染业中常用的CMYK颜色模型。由于黑色颜料成本低，因此使用CMYK模型还具有显著的经济效益。
(4) 其他颜色空间
在彩色电视制式中，使用YUV和YIQ模型来表示彩色图像。在PAL彩色电视制式中使用YUV模型，Y表示亮度，UV用来表示色差，U、V是构成颜色的两个分量；在NTSC彩色电视制式中使用YIQ模型，其中的Y表示亮度，I、Q是两个颜色分量。
YUV表示法的重要性是它的亮度信号(Y)和色度信号(U、V)是相互独立的，所以可以分别对Y信号分量构成的黑白灰度图与用U、V信号构成的另外两幅单色图进行编码。此外，黑白电视能接收彩色电视信号也就是利用了YUV分量之间的独立性。
YUV表示法的另一个优点是可以利用人眼的特性来降低数字彩色图像所需要的存储容量。人眼对颜色细节的分辨能力远比对亮度细节的分辨能力低。若把人眼刚能分辨出的黑白相间的条纹换成不同颜色的颜色条纹，那么眼睛就不再能分辨出条纹来。因此，就可以把颜色分量的分辨率降低而不明显影响图像的质量，即可以把几个相邻像素不同的颜色值当作相同的颜色值来处理，从而减少所需的存储容量。
无论是用YIQ、YUV和YCrCb，还是用HSI模型来表示彩色图像，由于现在所有的显承器都采用RGB值来驱动，这就要求在显示每个像素之前，必须要把颜色分量值转换成RGB值。这种转换需要花勿大量的计算时间。这是一个要在软硬件设计中需要综合考虑的因素。
1.3 数字图像边缘检测处理技术
数字图像处理应用十分广泛，边缘是图像的重要特征之一，边缘检测是图像分割、目标区域识别、区域形状提取等图像分析领域的一个重要基础。边缘检测是机器视觉系统中必不可少的重要环节，其目的是精确定位边缘, 同时较好地抑制噪声。边缘检测作为数字图像处理的一个关键环节，其研究多年来一直受到人们的高度重视，自从边缘检测的提出年到现在，在五十多年的发展中已提出了成百上千种不同类型的边缘检测算法。到目前为止，边缘检测的研究主要以两种方式为主：一、侧重于已有的传统的边缘检测技术的使用，以及完善。二、由于传统的方法难以满足某些需要以及在随着科学的进步，电脑的飞速发展的前提下不断创新，发明更新更高效快速的检测算法。在这发展过程中，人们提出了许多新的边缘检测方法。这些新的方法大致可以分为两大类：一类是结合特定理论工具的检测技术方法。如基于数学形态学的检测技术、借助统计学方法的检测技术、利用神经网络的检测技术、利用模糊理论的检测技术、基于小波分析和变换的检测技术、利用信息论的检测技术、利用遗传算法的检测技术等。另一类是针对特殊的图像而提出的边缘检测方法。如将二文的空域算子扩展为三文算子可以对三文图像进行边缘检测、对彩色图像的边缘检测、合成孔径雷达图像的边缘检测、对运动图像进行边缘检测来实现对运动图像的分割等。将现有的算法应用于工程实际中。如车牌识别、虹膜识别、人脸检测、医学或商标图像检索等。
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