image-processing - 如何通过 RGB(0,0,0) 理解饱和度的奇异性

Question

我还没有找到一篇文章来解释为什么当颜色为黑色时，通过将 RGB 颜色模型转换为 HSI 我们有未定义的饱和度？Qeustion1：对此有何解释（数学原因）

问题2：当奇点为黑色时，这意味着我们无法定义什么是饱和度。但是问题是为什么当饱和度很小（不是零，而是在零附近）时，HSI 对错误也很敏感。我读过最好不要让饱和度非常小？

Answer 1

数学上的原因是一个不确定的形式 0/0。黑色的“没什么可看的”应该很直观。

Answer 2

RGB 0,0,0 的饱和度无法计算，因此定义为零。

S = (max(r,g,b) - min(r,g,b)) / max(r,g,b)

您会看到 r=g=b=0 会导致问题，因为我们不能除以 0。

该公式还表明，只有当我们的 RGB 值非常相似时，才会出现非常小的饱和度值。如果像素的饱和度较低，则它“更灰”或更无色。将基于颜色的规则应用于非颜色没有多大意义。