Outil pour séparer 3 propriétés de la couleur dans une image : la teinte T, la saturation S et la luminosité L/valeur V (appelés canaux TSL).
Canaux TSL - dCode
Catégorie(s) : Traitement d'Image
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La représentation TSL (HSV en anglais) est un modèle de représentation des couleurs qui se base sur la perception (humaine) de la couleur.
La teinte correspond à ce qui communément appelé la couleur (dominante rouge, jaune, vert, cyan, bleu ou magenta). Il est courant de faire apparaitre la teinte sur un cercle et de donner la valeur de la teinte en degrés (sur 360 degrés).
Exemple : 0° ou 360° pour rouge, 60° : jaune, 120° : vert, 180° : cyan, 240° : bleu, 300° : magenta.
La saturation correspond à l'intensité de la teinte, entre gris (saturation faible ou désaturation) et la couleur pure (saturation forte). La saturation s'exprime généralement en pourcentage ou entre 0 et 1.
La valeur correspond à la luminosité ou la brillance de la teinte, entre noir (valeur faible) et la saturation moyenne (valeur maximum). La valeur s'exprime généralement en pourcentage ou entre 0 et 1.
A partir des valeurs RVB (Rouge, Vert, Bleu) exprimées entre 0 et 1.
La luminosité $ L $ s'exprime entre 0 et 1 et se calcule $$ L = \operatorname{max}(R, V, B) $$
Calculer ensuite la valeur intermédiaire $ C = L - \operatorname{min}(R, V, B) $
La teinte T s'exprime en degrés (entre 0 et 360) via la formule :
$$ T = 60 ^\circ \times \begin{cases} \text{non défini} & \text{si } C = 0 \\ \left( \frac{V - B}{C} \right) \pmod 6 & \text{si } L = R \\ \left( \frac{B - R}{C} + 2 \right) \pmod 6 & \text{si } L = V \\ \left( \frac{R - V}{C} + 4 \right) \pmod 6 & \text{si } L = B \end{cases} $$
La saturation S s'exprime entre 0 et 1 : $$ S = \begin{cases} 0 & \text{si } L = 0 \\ \frac{C}{L}, & \text{sinon} \end{cases} $$
Pour chaque pixels d'une image, calculer la valeur de T (la teinte), S (la saturation) et L (la luminosité) et former avec celles-ci trois images en niveau de gris.
dCode réalise cette séparation automatiquement à partir d'un fichier image.
Le principal avantage de TSL par rapport au RVB, est qu'il sépare la luminosité (l'intensité de l'image / luma), de la teinte et la saturation (l'information sur la couleurs / chroma).
Exemple : Pour identifier la couleur de base d'un pixel, regarder sa teinte (qui est le seul terme correct pour désigner le rouge, le jaune, etc.)
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