HSV (색조, 채도, 밝기) 및 HSV (색조, 채도, 밸류)는 컴퓨터 그래픽 연구자가 1970 년에 인간의 시각이 색 만들기 속성을 인식하는 방식과 더욱 밀접하게 조화되도록 설계된 RGB 색상 모델의 두 가지 대체 표현입니다. 이 모델에서는 각 색상의 색상이 방사형 슬라이스에 배열되며 중성 색상의 중심 축 주위에는 아래쪽의 검정색부터 위쪽의 흰색까지 범위가 지정됩니다. HSV 표현은 다양한 색상의 페인트가 혼합되는 방식을 모델화합니다. 채도 차원은 밝은 색상의 페인트의 다양한 음영과 비슷하며 값의 크기는 다양한 페인트의 검정색 또는 흰색 페인트와 혼합됩니다. HSL 모델은 NCS 나 Munsell과 같은 지각 색상 모델을 더 닮아 가며, 밝기 값이 0 또는 1 인 완전 밝기 값이 1/2 인 원 주위에 완전히 포화 된 색상을 배치합니다.

기초 원리
HSL과 HSV는 색상이 모두 원통형이며 기하학적 인 각도 치수가 0도에서 빨간색 기본에서 시작하여 녹색 기본에서 120도까지, 파란색 기본에서 240 도로지나 360도 빨간색으로 다시 배치됩니다. 각 지오메트리에서 중심 수직 축은 중성, 무채색 또는 회색으로 구성되며 밝기 0 또는 값 0의 검은 색, 아래쪽, 밝기 1 또는 값 1, 위쪽의 흰색에 이르기까지 다양합니다.

두 기하 구조 모두에서 빨강, 노랑, 녹색, 시안 색, 청색 및 자홍색의 추가 1 차 및 2 차 색상과 때로는 순수 색상이라고하는 인접한 쌍 사이의 선형 혼합이 채도가 1 인 실린더의 바깥 쪽 가장자리에 배치됩니다. 이러한 포화 된 색상은 HSL에서 1/2의 밝기를 가지며 HSV에서는 1이라는 값을 갖습니다.이 순수한 색상을 검은 색으로 생성되는 소위 말하는 음영과 혼합하면 채도가 변경되지 않습니다. HSL에서 채도는 흰색으로 채색하여 변경되지 않으며 흑백이라고 불리는 톤과 혼합 된 채로 만 채도가 1보다 작습니다. HSV에서 채도만으로 채도가 감소합니다.

매우 어두운 색 (두 모델 모두) 또는 매우 밝은 색 (HSL)의 중성 색이 완전히 포화 된 것으로 간주되기 때문에 (예 : 얇게 썬 HSL 실린더의 오른쪽 아래 또는 오른쪽 위) – 컬러 순도의 직관적 인 개념과 상충되는 경우가 종종 있습니다.이 기사에서는 채도 대신 채도를 반지름 치수로 사용하는 원뿔형 또는 이중 원추형 솔리드가 사용되었습니다. 혼란스럽게도, 그러한 다이어그램은 일반적으로이 방사형 차원의 채도를 레이블링하여 채도와 채도의 구분을 흐리게하거나 지 웁니다. 아래에 설명 된 것처럼 채도를 계산하는 것은 각 모델을 유도하는 데 유용한 단계입니다. 색조, 채도, HSV 값 또는 HSL 밝기와 같은 중간 모델은 원뿔 또는 bicone 모양을 갖기 때문에 HSV는 종종 “육각형 모델”이라고 불리우는 반면 HSL은 종종 “이중 육각형 모델”이라고도합니다.

자극
HSL 색 공간은 Georges Valensi가 기존 흑백 (즉, L 신호 만 포함) 방송에 색 인 코드를 추가하는 방법으로 1938 년에 발명되어 기존 수신자가 휘도 변경없이 새로운 색 방송 (흑백)을 수신 할 수있게합니다 (흑백) 신호는 수정되지 않은 상태로 방송됩니다. NTSC, PAL 및 SECAM 및 모든 주요 디지털 방송 시스템을 포함하여 모든 주요 아날로그 방송 TV 인코딩에 사용되었으며 컴포지트 비디오의 기초입니다.

대부분의 TV, 컴퓨터 디스플레이 및 프로젝터는 적색, 녹색 및 청색광을 다양한 강도로 결합하여 색상을 생성합니다. 이른바 RGB 첨가제 기본 색상입니다. 결과로 나오는 RGB 색상 공간의 혼합은 다양한 색상 (gamut)을 재현 할 수 있습니다. 그러나 적색, 녹색 및 청색광의 구성 양과 그 결과 색상 사이의 관계는 특히 경험이없는 사용자 및 색조 및 음영에 기반한 페인트 또는 전통 예술가 모델의 감색 혼합에 익숙한 사용자에게는 직관적이지 않습니다. 또한, additive 나 subtractive color 모델은 인간의 눈처럼 색상 관계를 정의하지 않습니다.

예를 들어, 빨강, 초록 및 파랑 원색 각각의 강도를 제어하는 ​​0-255 범위의 세 슬라이더로 색상을 제어하는 ​​RGB 디스플레이가 있다고 가정합니다. sRGB 값이 R = 217, G = 118, B = 33 인 비교적 다채로운 주황색으로 시작하면 색상이 자연스럽지 않은 오렌지까지 반으로 줄이기를 원할 경우 슬라이더를 드래그하여 R을 31만큼 줄여야합니다 , G를 24 증가시키고 B를 59 증가시킵니다.

보다 전통적이고 직관적 인 컬러 믹싱 모델을 수용하기 위해 PARC 및 NYIT의 컴퓨터 그래픽 개척자는 1978 년 8 월 Computer Graphics의 Alvy Ray Smith가 공식적으로 설명한 1970 년대 중반에 HSV 모델을 개발했습니다. 같은 문제에서 Joblove와 Greenberg는 색조, 상대적 채도 및 강도를 표시하는 크기의 HSL 모델을 설명하고이를 HSV와 비교했습니다. 그들의 모델은 색조, 밝기 및 채도와 같은 다른 색 만들기 속성과 관련하여 인간의 시각에서 색이 조직되고 개념화되는 방식에 더 중점을 두었습니다. 밝은 색, 어두운 색 또는 덜 화려한 색을 얻기 위해 밝게 착색 된 안료를 검정색 또는 흰색으로 혼합하는 전통적인 색 혼합 방법 (예 : 도장)이 포함됩니다.

그 다음 해인 1979 년 SIGGRAPH에서 Tektronix는 색상 지정을 위해 HSL을 사용하는 그래픽 단말기를 도입했으며 컴퓨터 그래픽 표준위원회 (Computer Graphics Standards Committee)는 연례 상태 보고서에서이를 권장했습니다. 이 모델은 원시 RGB 값보다 직관적이었을뿐만 아니라 RGB와의 변환이 매우 빨라서 1970 년대 하드웨어에서 실시간으로 실행될 수 있기 때문에 유용했습니다. 결과적으로,이 모델들과 유사한 것들은 그 이후로 이미지 편집과 그래픽 소프트웨어 전반에 걸쳐 보편화되었습니다. 그 중 일부는 아래에 설명되어 있습니다.

공식 파생

색상 만들기 속성
또한보십시오 : 색깔 시각
HSL 및 HSV 지오메트리 (지각이 아닌 RGB 기반 모델의 단순 변환)는 CIE 또는 ASTM과 같은 과학자가 정의한 것과 동일한 이름의 광도 색상 지정 속성과 직접적인 관련이 없습니다. 그럼에도 불구하고 우리 모델을 유도하기 전에 이러한 정의를 검토 할 가치가 있습니다. 다음에 나오는 색상 만들기 속성에 대한 정의는 다음을 참조하십시오.

색조
“시각적 인 감각의 속성으로 인식되는 색상 중 하나 인 빨간색, 노란색, 녹색 및 파란색 또는 두 가지의 조합과 비슷한 것으로 보입니다.”

래디언스 (Le, Ω)
단위 투영 면적 당 단위 입체각 당 특정 표면을 통과하는 빛의 복사 력 (평방 미터 당 와트 당 SI 단위) (W • sr-1 • m-2).

휘도 (Y 또는 Lv, Ω)
전형적인 인간 관측자에 대한 각 파장의 효과에 의해 가중 된 광도는 칸델라 / 평방 미터 (cd / m2) 단위로 SI 단위로 측정됩니다. 종종 용어 휘도는 상대 휘도 Y / Yn에 사용됩니다. 여기서 Yn은 기준 흰색 점의 휘도입니다.

루마 (Y ‘)
JPEG 압축 및 비디오 전송을 위해 감마 보정 된 R ‘, G’및 B ‘값의 가중치 합이며 Y’CbCr에 사용됩니다.

명도
영역이 어느 정도 빛을 발산하는 것처럼 보이는 시각적 감각의 속성.

가벼움, 가치
“비슷하게 조명 된 흰색의 밝기에 상대적인 밝기”.

화려 함
지각의 색깔이 어느 정도 색채가있는 것으로 보이는 시각적 인 감각의 속성.

채도
“유사하게 밝게 빛나는 흰색의 밝기와 관련된 화려 함”.

포화
“자신의 밝기에 비해 자극의 다채 로움”.

밝기와 색채는 절대 값이며 절대 값은 일반적으로 눈에 들어오는 빛의 분광 분포를 나타내는 반면 밝기와 채도는 흰색 점에 비례하여 측정되므로 표면색의 설명에 자주 사용되며 밝기와 다채 로움에도 거의 일정합니다 다른 조명으로 변경하십시오. 채도는 밝기에 대한 채도의 비율 또는 밝기에 대한 채도의 비율로 정의 할 수 있습니다.

일반적인 접근
HSL, HSV 및 관련 모델은 기하학적 전략을 통해 도출되거나 “일반화 된 LHS 모델”의 특정 인스턴스로 생각할 수 있습니다. HSL 및 HSV 모델 제작자는 R, G, B ∈ [0, 1]로 표시된 색상의 적색, 녹색 및 청색 광을 구성하는 RGB 큐브를 가져 와서 모서리를 기울여 검정색을 유지했습니다 원점에서 수직 축을 따라 흰색 바로 위에있는 원점에서 큐브의 색조를 0 °에서 빨간색으로 시작하는 해당 축을 중심으로 한 각도만큼 측정합니다. 그런 다음 그들은 밝기 / 값 / 밝기의 특성을 생각해 냈고, 채도는 축을 따라 0에서 다른 매개 변수의 각 쌍에 대해 가장 다채로운 점에서 1로 정의되었습니다.

우리의 각 모델에서, 우리는 색상과 색도 모두 Jobrove와 Greenberg (1978) 이후에 동일한 방식으로 계산합니다. 즉, 색상의 색조는 이러한 모든 모델에서 동일한 수치 값을 가지며, 그것의 채도가 그렇듯이. 기울어 진 RGB 큐브를 중립 축에 수직 인 “색도 평면”에 투영하면 우리의 투영은 빨강, 노랑, 초록, 녹청, 파랑 및 자홍색이 모서리에있는 육각형 모양을 취합니다. 색조는 투영의 한 점에 대한 벡터의 대략적인 각도이며, 0 °에서 빨간색으로, 채도는 원점에서 점의 대략적인 거리입니다.

보다 정확하게,이 모델의 색조와 채도는 투영의 육각형 모양을 기준으로 정의됩니다. 채도는 원점에서 육각형의 가장자리까지의 거리의 비율입니다. 인접 다이어그램의 아래 부분에서 이것은 길이 OP / OP ‘의 비율 또는 두 육각형의 반경의 비율입니다. 이 비율은 색상에서 R, G 또는 B 중 가장 큰 값과 가장 작은 값의 차이입니다. 우리의 정의를보다 쉽게 ​​작성하기 위해이 최대, 최소 및 채도 구성 요소 값을 각각 M, m 및 C로 정의합니다.

크로마가 M – m으로 쓰여지는 이유를 이해하려면, R = G = B 인 모든 중성 색이 원점에 투영되므로 크로 마가 0입니다. 따라서 R, G, B 3 개 모두에서 같은 양을 더하거나 빼면 기울어 진 입방체 내에서 수직으로 이동하고 투영을 변경하지 않습니다. 따라서 두 가지 색상 (R, G, B)과 (R – m, G – m, B – m)은 같은 지점에 투영되며 동일한 채도를 갖습니다. 그 성분 중 하나가 0 (m = 0) 인 색상의 채도는 단순히 다른 두 성분의 최대 값입니다. 이 크로마는 제로 성분을 갖는 컬러의 경우에 M이고, 일반적으로 M-m이다.

색조는 원래 [0, 1]의 범위에서 측정되었지만 일반적으로도 [0 °, 360 °]로 측정 된 투영 된 점을 통과하는 육각형의 가장자리 주위의 거리의 비율입니다. 색도 평면 (즉, 회색)에서 원점으로 투영되는 점에 대해서는 색조가 정의되지 않습니다. 수학적으로,이 색조의 정의는 조각 단위로 작성됩니다.

때로는 중성 색 (즉, C = 0)은 표현의 편의를 위해 0 °의 색조로 지정됩니다.

이 정의는 육각형의 원으로의 기하학적 뒤틀림에 해당합니다. 육각형의 각면은 60 ° 원호에 선형으로 매핑됩니다 (그림 10). 이러한 변환 후에 색조는 원점을 중심으로하는 각도와 원점에서의 거리, 즉 색상을 가리키는 벡터의 각도와 크기입니다.

RGB 큐브의 투영면의 육각형 가장자리를 기준으로 색조와 채도를 측정하는 대신 중립 축에 수직 인 평면에 색좌표 알파와 베타를 정의 할 수 있습니다. 알파는 빨강 방향을 가리키고, 베타에 수직으로 – 그리고 H2와 C2를 극좌표로 정의합니다. 즉, 색조의 접선은 알파에서 베타이고 크로마 제곱은 알파 제곱과 베타 제곱입니다.

때로는 이미지 분석 애플리케이션의 경우이 육각형 – 서클 변환을 건너 뛰고 색상 및 채도 (H2와 C2를 나타냄)는 일반적인 직교 좌표에서 극 좌표로 변환됩니다. 그것들을 유도하는 가장 쉬운 방법은 우리가 α와 β라고 부르는 한쌍의 데카르트 색도 좌표를 이용하는 것입니다.

이 두 색상의 정의 (H와 H2)는 거의 일치하며 12 개의 특정 색상 (예 : H = 13.38 °, H2 = 12.26 °)에서 약 1.12 °의 색상에 대해 최대 차이가 있습니다. H = H2 = 30 °의 배수마다. 채도 (C와 C2)의 두 가지 정의는 더 많이 다릅니다. 즉, 육각형의 모서리에서 동일하지만 두 모서리의 중간 지점, 예 : H = H2 = 30 °에서 C = 1이지만 C2 = √3 ≈ 0.866, 약 13.4 %의 차이.

가벼움
크로마에 대한 HSV 값을 플로팅 할 때 색조에 관계없이 결과는 거꾸로 된 이등변 삼각형, 아래쪽에는 검은 색, 위쪽에는 흰색이 오른쪽 상단과 왼쪽에있는 두 보완 색상의 반음계 색상으로 묶입니다 모서리. 크로마에 대해 HSL 밝기를 플로팅 할 때 결과는 마름모입니다. 다시 마름모가 아래쪽에 검은 색으로 표시되고 흰색이 위쪽에 흰색으로 표시됩니다. 채도에 대해 HSI 강도라고도하는 구성 요소 평균을 플롯하면 색조에 따라 모양이 달라지는 평행 사변형이됩니다. 각 색조의 가장 유채색이 흑백의 1/3과 2/3 사이에서 다양하기 때문입니다. 채도에 대해 루마를 플로팅하면 훨씬 다양한 형태의 평행 사변형이됩니다. 파란색은 검은 색에서 흰색으로 약 10 %, 보완 노란색은 90 %가 거짓입니다. 대조적으로, 녹색은 검은 색에서 흰색으로가는 길의 약 60 %이며, 보색 마젠타 색은 그곳의 40 %입니다.

색조의 정의는 비교적 논쟁의 여지가 없지만 동일한 지각 색조의 색상이 동일한 숫자 색조를 가져야한다는 기준을 대략적으로 충족시킵니다. 밝기 또는 값 차원의 정의가 덜 명확합니다. 목적과 목표에 따라 여러 가지 가능성이 있습니다 표현의. 다음은 가장 일반적인 네 가지입니다.

가장 단순한 정의는 강도라고하는 HSI 모델의 세 가지 구성 요소의 평균값입니다. 이것은 단순히 중립 축에 점을 투영 한 것입니다. 즉, 기울어 진 큐브에있는 점의 수직 높이입니다. 이점은 색조와 채도의 유클리드 거리 계산과 함께이 표현은 RGB 큐브의 기하학으로부터 거리와 각도를 유지한다는 것입니다.

HSV “hexcone”모델에서 value는 색상의 가장 큰 구성 요소 인 위에 정의 된 M입니다. 이렇게하면 3 개의 모든 원색이 채워지고, 또한 모든 2 차 색상 인 시안 색, 노란색, 마젠타 색이 흰색이있는 평면에 배치되어 RGB 큐브에서 육각 피라미드가 형성됩니다.

HSL “bi-hexcone”모델에서 밝기는 가장 큰 색상 구성 요소와 가장 작은 색상 구성 요소의 평균으로 정의됩니다. 이 정의는 1 차 색상과 2 차 색상을 평면에 배치하지만 흰색과 검정색 중간에 지나가는 평면을 배치합니다. 생성 된 색 상체는 위의 Ostwald와 비슷한 이중 원추형입니다.

보다 지각 할 수있는 대안은 luma, Y ‘를 명도 차원으로 사용하는 것입니다. 루마 (Luma)는 감마 보정 된 R, G 및 B의 가중치 평균이며, 컬러 텔레비전 방송에서 단색 치수로 오래 사용 된 밝기에 대한 기여도를 기반으로합니다. Rec. sRGB에서 사용 된 709 개의 1 차 원, Y’709 = 0.21R + 0.72G + 0.07B;Rec. 601 NTSC 원색, Y’601 ≈ 0.30R + 0.59G + 0.11B; 다른 원색에 대해서는 다른 계수가 사용되어야한다.

이들 중 네 가지 모두 중립 축 만 남겨 둡니다. 즉, R = G = B 인 색상의 경우 네 가지 공식 중 어느 것도 R, G 또는 B의 값과 동일한 명도를 산출합니다.

포화
색조 / 명도 / 채도 또는 색조 / 값 / 색도 모델 (이전 두 섹션의 정의를 사용) 모델에서 색상을 인코딩 할 때 밝기 (또는 값)와 채도의 모든 조합이 의미가 있습니다 : 즉, 색상의 절반 H ∈ [0 °, 360 °], C ∈ [0, 1], 그리고 V ∈ [0, 1]을 사용하는 denotable은 RGB 색역 (그림 14에서 슬라이스의 회색 부분)을 벗어난다. 이 모델의 제작자는 일부 용도에서이 문제를 고려했습니다. 예를 들어 직사각형에 두 개의 치수가 있고 세 번째에 슬라이더가있는 색상 선택 인터페이스에서 그 사각형의 절반은 사용되지 않은 공간으로 만들어집니다. 이제 우리는 밝기를위한 슬라이더가 있다고 상상해보십시오.이 슬라이더를 조정할 때의 사용자의 의도는 잠재적으로 모호합니다. 소프트웨어는 색상 범위를 벗어나는 색상을 어떻게 처리해야합니까? 반대로 사용자가 가능한 한 짙은 보라색을 선택한 다음 밝기 슬라이더를 위쪽으로 이동하면 수행해야 할 작업 : 사용자가 주어진 밝은 색 및 밝기에 대해 가능한 한 밝은 색의 보라색을 계속 보는 것이 더 좋을까요? 또는 원래 색과 정확히 동일한 채도의 밝은 보라색을 사용합니까?

이러한 문제를 해결하기 위해 HSL 및 HSV 모델은 색조와 명도 또는 값의 모든 조합에 대해 [0, 1] 범위에 항상 맞도록 채도를 조정하여 두 경우 모두 새 속성 채도를 호출합니다. 둘 중 하나를 계산하려면 단순히 해당 값 또는 밝기의 최대 채도로 채도를 나눕니다.

H2를 색조 차원으로, 구성 요소 평균 I (밝기)를 밝기 차원으로 사용하는 컴퓨터 시각에 일반적으로 사용되는 HSI 모델은 채도의 정의를 통해 원통을 채우기 위해 시도하지 않습니다. 최종 사용자에게 색상 선택 또는 수정 인터페이스를 제공하는 대신 HSI의 목표는 이미지에서 모양 분리를 용이하게하는 것입니다. 따라서 채도는 정신 측정의 정의에 따라 정의됩니다 : 밝기와 관련된 채도. 이 기사의 이미지 분석에서 사용하기 섹션을 참조하십시오.

이러한 세 가지 다른 채도 정의에 동일한 이름을 사용하면 세 가지 속성이 서로 다른 색상 관계를 설명하기 때문에 약간의 혼동을 초래할 수 있습니다. HSV와 HSI에서이 용어는 심리적 인 정의와 거의 비슷하지만 색의 채도는 자신의 밝기와 관련이 있습니다. 그러나 HSL에서는 색이 가까이 있지 않습니다. 더 나쁜 것은 채도라는 단어가 크로마 (C 또는 C2)라고 부르는 측정 중 하나에 자주 사용된다는 것입니다.

최종 사용자 소프트웨어에 사용
HSL 및 HSV와 유사한 모델의 원래 목적, 가장 일반적인 현재 응용 프로그램은 색상 선택 도구에 있습니다. 가장 단순한 색상 선택기는 각 속성마다 하나씩 3 개의 슬라이더를 제공합니다. 그러나 대부분의 경우 특정 슬라이스가 표시되는 슬라이더와 함께 모델을 통해 2 차원 슬라이스가 표시됩니다. GUI의 후자의 유형은 모델이 제시하는 실린더, 육각형 프리즘 또는 원추 / 바이 콘의 선택 때문에 매우 다양합니다. 1990 년대의 여러 색상 선택기가 오른쪽에 표시되어 있습니다. 그 중 대부분은 중간에 거의 변경되지 않았습니다. 오늘날 거의 모든 컴퓨터 색상 선택기는 적어도 옵션으로 HSL 또는 HSV를 사용합니다. 좀 더 정교한 변형은 전체 색상 세트를 선택하고 HSL 또는 HSV 관계에서 호환 가능한 색상을 제안합니다.

색상 선택을 필요로하는 대부분의 웹 응용 프로그램은 HSL 또는 HSV를 기반으로하며, 대부분의 주요 웹 프론트 엔드 프레임 워크에는 사전 패키지화 된 오픈 소스 색상 선택기가 있습니다. CSS 3 사양을 사용하면 웹 작성자가 HSL 좌표로 직접 페이지의 색상을 지정할 수 있습니다.

HSL과 HSV는 때로지도 나 의료 영상 에서처럼 데이터 시각화를위한 그라디언트를 정의하는 데 사용됩니다. 예를 들어 인기있는 GIS 프로그램 인 ArcGIS는 역사적으로 맞춤식 HSV 기반 그라데이션을 수치 데이터에 적용했습니다.
이미지 편집 소프트웨어에는 일반적으로 HSL 또는 HSV 좌표를 참조하여 색상을 조정하거나 위에 정의 된 “강도”또는 luma를 기반으로 한 모델의 좌표에 대한 도구가 포함됩니다. 특히 “색조”와 “채도”슬라이더가있는 도구는 적어도 1980 년대 후반까지 널리 보급되어 왔지만 여러 가지 복잡한 색상 도구가 구현되었습니다. 예를 들어, 유닉스 이미지 뷰어와 컬러 에디터 xv는 6 가지 사용자 정의 색조 (H) 범위를 회전 및 크기 조정할 수 있으며, SHSV (dial-like control for saturation) 및 값을 제어하기위한 커브와 같은 인터페이스 (V ) -. 이미지 편집기 인 Picture Window Pro에는 HSL 또는 HSV 공간에 상대적인 색조 / 채도 평면에서 점의 복잡한 재 매핑을 제공하는 “색상 보정”도구가 포함되어 있습니다.

비디오 편집자도이 모델을 사용합니다. 예를 들어, Avid와 Final Cut Pro에는 비디오의 색상을 조정할 수있는 HSL 또는 유사한 지오메트리 기반의 색상 도구가 포함되어 있습니다. Avid 도구를 사용하면 색상 / 채도 서클 내의 한 지점을 클릭하여 벡터를 선택하여 모든 색상을 해당 밝기 레벨 (그림자, 중간 톤, 강조 표시)로 이동시킬 수 있습니다.

버전 4.0부터 Adobe Photoshop의 “광도”, “색조”, “채도”및 “색상”혼합 모드는 luma / chroma / hue 색상 기하학을 사용하여 레이어를 합성합니다. 이것들은 광범위하게 복사되었지만 몇몇 모방자는 HSI (예 : PhotoImpact, Paint Shop Pro) 또는 HSV (예 : 김프) 기하학을 대신 사용합니다.

이미지 분석에 사용
HSL, HSV, HSI 또는 관련 모델은 컴퓨터 감지 및 이미지 분석에서 피쳐 감지 또는 이미지 세분화에 자주 사용됩니다. 이러한 도구의 응용에는 로봇 비전과 같은 객체 감지, 텍스트, 또는 번호판과 같은 물체 인식; 콘텐츠 기반 이미지 검색; 및 의료 이미지 분석.

대부분의 경우 컬러 이미지에 사용되는 컴퓨터 비전 알고리즘은 그레이 스케일 이미지 용으로 설계된 알고리즘 (예 : k- 평균 또는 픽셀 색상의 퍼지 클러스터링)이나 마이드 에지 (canny edge detection) 알고리즘을 간단하게 확장 한 것입니다. 가장 간단한 방법으로 각 색상 구성 요소는 동일한 알고리즘을 통해 개별적으로 전달됩니다. 따라서 관심있는 기능은 사용 된 색상 치수로 구분할 수 있어야합니다.디지털 이미지에서 물체 색의 R, G 및 B 구성 요소는 모두 물체에 닿는 빛의 양과 서로 관련되어 있으므로 서로의 구성 요소에 대한 이미지 설명은 물체 식별을 어렵게 만듭니다. 색상 / 밝기 / 채도 또는 색조 / 밝기 / 채도에 대한 설명이 더 적절합니다.

1970 년대 후반부터 HSV 나 HSI와 같은 변형이 세분화 효과와 계산 복잡성 간의 절충안으로 사용되었습니다. 그들은 특히 동의하지 않고 인간의 색각에 의해 사용되는 신경 처리에 대한 접근과 의도가 비슷하다고 생각할 수 있습니다. 목표가 물체 탐지라면 대략 색조, 밝기 및 채도 또는 채도를 분리하는 것이 효과적이지만 효과는 없습니다. 인간의 색상 반응을 엄격히 모방 한 특별한 이유. John Kender의 1976 년 석사 논문은 HSI 모델을 제안했습니다. 오타 (Ohta) 등 (1980) 대신에 우리는 I, α, β라고 불리는 것과 비슷한 차원으로 구성된 모델을 사용했다. 최근 몇 년 동안, 이러한 모델은 성능이 더 복잡한 모델과 비교되고 계산 단순성이 여전히 강하기 때문에 계속해서 널리 사용되었습니다.

디지털 비디오 전문가 인 Charles Poynton은 Color FAQ에서 HSL 및 HSV의 위의 문제점을 나열하고 다음과 같은 결론을 얻습니다.

HSB 및 HLS는 사용자가 색상을 수치로 지정해야했던 시대의 색조, 채도 및 밝기 (색조, 밝기 및 채도)를 지정하기 위해 개발되었습니다. HSB 및 HLS의 일반적인 제형은 색각 특성과 관련하여 결함이 있습니다. 이제 사용자는 시각적으로 색상을 선택하거나 PANTONE과 같은 다른 미디어와 관련된 색상을 선택하거나 L * u * v * 및 L * a * b *와 같은 지각 기반 시스템을 사용할 수 있으므로 HSB 및 HLS를 포기해야합니다.