論文の概要: Color Models in Image Processing: A Review and Experimental Comparison
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.00584v1
- Date: Wed, 01 Oct 2025 07:06:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-03 16:59:20.432401
- Title: Color Models in Image Processing: A Review and Experimental Comparison
- Title（参考訳）: 画像処理における色モデル:概観と実験的比較
- Authors: Muragul Muratbekova, Nuray Toganas, Ayan Igali, Maksat Shagyrov, Elnara Kadyrgali, Adilet Yerkin, Pakizar Shamoi,
- Abstract要約: 色モデルと空間のレビュー、理論的基礎、計算的性質、実用的応用の解析。
RGB、CMYK、YUVといった伝統的なモデル、CIELABやCIELUVのような知覚的に均一な空間、ファジィベースのアプローチなどがある。
実験では、既存のカラーモデルのギャップが明らかとなり、HS*ファミリーが人間の知覚に最も適していることが示されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Color representation is essential in computer vision and human-computer interaction. There are multiple color models available. The choice of a suitable color model is critical for various applications. This paper presents a review of color models and spaces, analyzing their theoretical foundations, computational properties, and practical applications. We explore traditional models such as RGB, CMYK, and YUV, perceptually uniform spaces like CIELAB and CIELUV, and fuzzy-based approaches as well. Additionally, we conduct a series of experiments to evaluate color models from various perspectives, like device dependency, chromatic consistency, and computational complexity. Our experimental results reveal gaps in existing color models and show that the HS* family is the most aligned with human perception. The review also identifies key strengths and limitations of different models and outlines open challenges and future directions This study provides a reference for researchers in image processing, perceptual computing, digital media, and any other color-related field.
- Abstract（参考訳）: 色表現はコンピュータビジョンと人間とコンピュータの相互作用において不可欠である。
複数のカラーモデルが用意されている。
適切な色モデルを選択することは、様々な用途に不可欠である。
本稿では,色モデルと空間のレビューを行い,その理論的基礎,計算特性,実用的応用について分析する。
我々は、RGB、CMYK、YUVといった従来のモデル、CIELABやCIELUVのような知覚的に均一な空間、ファジィベースのアプローチについても検討する。
さらに、デバイス依存性、色調整合性、計算複雑性など、さまざまな観点から色モデルを評価するための一連の実験を行っている。
実験の結果,既存の色モデルの差が明らかとなり,HS*ファミリーが人間の知覚に最も適していることが判明した。
この研究は、画像処理、知覚コンピューティング、デジタルメディア、その他の色関連分野の研究者に参照を提供する。
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