HSL色空間とHSV色空間
HSL、HSV、HSI、またはそれらに関連する色モデルは、コンピュータビジョンや画像解析において、特徴検出や画像セグメンテーションのためによく利用される。これは、物体検出、顔認識、文字認識、画像検索や医用画像の解析などで活用される。
カラー画像に使用されるコンピュータビジョンのアルゴリズムには、k平均法やファジィクラスタリング、Canny法など、グレースケール画像用に設計されたアルゴリズムをそのまま拡張したものがあり、最も単純な例では、色の成分ごとにこれらのアルゴリズムが適用される。このような場合には、RGB成分よりも、色相、明度、彩度のような成分を利用する方がより適切であることが多い。
1970年代後半から、特徴検出に対する有効性と計算量の少なさから、HSVやHSIのようなモデルへの色空間の変換が利用されてきた。物体の検出を目的とするならば色相、明度、彩度を大まかに分けるだけで十分であり、人間の色彩に対する知覚を厳密に再現する必要は特にないと考えられたためである。
HSIは John Kender の1976年の修士論文で提案され、その後1980年に、大田友一らによって先述の極座標変換に近いモデルが使用された。これらのモデルはより複雑なモデルよりも計算が簡単であり、性能も十分であることから、近年でも広く利用され続けている。
例えば、SaturationとLightnessは混同されており、「Saturation(彩度)」という尺度に幅広い(知覚的な)明るさも含まれていることがあります(例えば、(知覚的な)彩度と(知覚的な)明るさがともに変わるはずの白から緑への移動が可能です)。HueとLightnessも混同されています。例えば、純色の黄色と純色の青は同じ「Lightness(輝度・明るさ)」であるとされますが、知覚的な明るさは大きく異なります。
このような欠陥が、体系的な方法で配色をコントロールすることを困難にしています。望ましい効果を得るために多くの微調整が必要であれば、RGBやCMYの生の仕様と格闘することに対する利益は、ほぼありません。
このようなことによってHSLやHSVが色選択の場面で問題を抱えているとすると、画像補正にはより不向きであるといえる。HSLとHSVは、 Brewer が述べるように知覚的な色の属性を混同しているため、1つの値を変更すると、3つの知覚的な属性すべてに不均一な変化が生じ、画像全体の色関係が歪んでしまう。例えば、濃紺色のHue(色相)を緑色に近づくように変更する(例えば から )と、知覚的な彩度は低下し、知覚的な明るさは増加する(すなわち、より灰色みが強まり、明るくなったように見える)が、より明るい青みの緑から同じ角度だけHueを変更した場合(例えば から )では全く逆に、知覚的な彩度が増加し、知覚的な明るさが減少する(すなわち、より鮮やかになり、暗くなったように見える)。
S V = { 0 , if V = 0 C V , otherwise {\displaystyle S_{V}={\begin{cases}0,&{\text{if}}~~V=0\\{\frac {C}{V}},&{\text{otherwise}}\end{cases}}}
一方、コンピュータビジョンの分野で一般的に用いられるHSIモデルはHueを H2 、明るさの成分を I とするもので、HSLやHSVのように円柱を「埋める」ようなChromaの操作を行わない。代わりにHSIにおけるSaturationは、精神測定的な定義である「Lightnessに対するChroma」に沿って定義される(図13b)。これは、HSIが、色選択インターフェースの提供よりも、画像内の形状の分離を容易にすることを主な目的としているためである。画像解析における利用の項目も参照されたい。
S I = { 0 , if I = 0 1 − m I , otherwise {\displaystyle S_{I}={\begin{cases}0,&{\text{if}}~~I=0\\1-{\frac {m}{I}},&{\text{otherwise}}\end{cases}}}
これら3種類のモデルで、定義や実態が異なるにもかかわらず「Saturation」という同名の成分を用いていることは、しばしば混乱の元となる。HSVとHSIでは、この成分は「ある色自身のLightnessに対するChroma」という精神測定的な定義に近いが、HSLではそうではない。さらに、「Saturation(彩度)」という単語は、この記事でChromaと呼ぶ値( C や C2 )に対してもよく用いられる。