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色彩空间转换的选型：RGB、HSV、Lab在不同光照条件下的鲁棒性
计算机视觉色彩空间转换是提升算法鲁棒性的关键技术。不同光照条件(如强光、阴影、偏色光)会显著改变物体表面的颜色表现，导致基于RGB色彩空间的算法性能下降。本文从理论分析、应用验证及技术先进性三个维度，对比RGB、HSV、Lab三种色彩空间在光照变化下的鲁棒性，为实际工程选型提供参考。
计算机视觉色彩空间转换是提升算法鲁棒性的关键技术。不同光照条件(如强光、阴影、偏色光)会显著改变物体表面的颜色表现，导致基于RGB色彩空间的算法性能下降。本文从理论分析、应用验证及技术先进性三个维度，对比RGB、HSV、Lab三种色彩空间在光照变化下的鲁棒性，为实际工程选型提供参考。
