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Canaux TSL

Outil pour séparer la teinte, la saturation et la luminosité/valeur dans une image. La séparation des canaux TSL (pour les 3 propriétés de la couleur : sa teinte, sa saturation et sa luminosité) permet d'analyser les composantes des couleurs dans chaque portion d'une image.

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Canaux TSL -

Catégorie(s) : Traitement d'image

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Canaux TSL

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Séparation des Canaux Teinte/Saturation/Luminosité

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Outil pour séparer la teinte, la saturation et la luminosité/valeur dans une image. La séparation des canaux TSL (pour les 3 propriétés de la couleur : sa teinte, sa saturation et sa luminosité) permet d'analyser les composantes des couleurs dans chaque portion d'une image.

Réponses aux Questions

Que sont les canaux TSL d'une image ?

La représentation TSL (HSV en anglais) est un modèle de couleur qui se base sur une représentation perceptuelle 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.

Comment séparer les couleurs TSL d'une image ?

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.

Pourquoi utiliser TSL plutot que RVB ?

Le principal avantage de TSL par rapport au RVB, est qu'il s'épare 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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