TSLカラースペース

TSL 色空間(色調、彩度、明度)は、色を色調(刺激が赤、緑、青、黄、白と表現される他の刺激とどの程度似ているか、または異なっているかを表す度合いで、白を加えた色相と考えることができる)、彩度(刺激の明るさに対する色彩の鮮やかさ)、明度(同様の視覚条件下で白く見える刺激に対する刺激の明るさ) として定義する知覚色空間です。1999年にJean-Christophe TerrillonとShigeru Akamatsuによって提案された TSL は、主に顔検出を目的として開発されました。^{[ 1 ]}

ガンマ補正されたRGB値（0 ～ 1）からTSLへの変換は簡単です。 ^{[ 1 ]}

• ${\textstyle T=0}$もし${\displaystyle g'=r'=0,}$${\displaystyle 0.5-{\frac {\operatorname {atan2} (g',r')}{2\pi }}}$それ以外の場合；^{[ a ]}
• ${\textstyle S={\sqrt {{\frac {9}{5}}\left(r'^{2}+g'^{2}\right)}};}$
• ${\textstyle L=0.299R+0.587G+0.114B}$–ルマ。​

どこ：

• ${\textstyle r={\tfrac {R}{R+G+B}},g={\tfrac {G}{R+G+B}}}$– rg色度
• ${\textstyle r'=r-{\tfrac {1}{3}},g'=g-{\tfrac {1}{3}}}$–白を中心とする

同様に、逆変換は次のようになります。^{[ 2 ]}

• ${\textstyle R=k\cdot r}$
• ${\textstyle G=k\cdot g}$
• ${\textstyle B=k\cdot (1-rg)}$

どこ：

• ${\textstyle r=r'+{\frac {1}{3}}}$
• ${\textstyle g=g'+{\frac {1}{3}}}$
• ${\displaystyle r'={\sqrt {\frac {5S^{2}}{9(x^{-1}+1)}}}}$
• ${\displaystyle g'={\sqrt {\frac {5S^{2}}{9(x+1)}}}}$
• ${\textstyle k={\frac {L}{0.185r+0.473g+0.114}}}$–輝度を平均輝度に変換
• ${\textstyle x=\tan ^{2}({2\pi \cdot (T-{\frac {1}{4}})})}$

TSL色空間の利点は、RGB-TSL変換における正規化にあります。正規化されたrとgを使用することで、TSL色空間は肌の色セグメンテーションにおいてより効率的になります。さらに、この正規化により、色度分布の肌の色の変動に対する感度が大幅に低下し、さまざまな肌の色調をより簡単に検出できるようになります。^{[ 1 ]}

TSL空間はより効率的かつ堅牢にすることができる。現在、異なるカメラシステムに対応した色補正アルゴリズムは存在しない。さらに、肌の色調検出の精度は向上しているものの、暗い肌の色を検出することは依然として困難であることが判明している。^{[ 3 ]}

TSLは比較的新しい色空間であり、用途が非常に限定的であるため、広く実装されていません。肌検出アルゴリズムにおいてのみ非常に有用です。肌検出自体は、顔検出、人物追跡（監視や映画撮影目的）、ポルノフィルタリングなど、さまざまなアプリケーションに使用できます。TSLを使用した肌検出に自己組織化マップ（SOM）が実装され、ヒストグラムやガウス混合モデルといった従来の方法と同等の結果が得られました。^{[ 4 ]}

TSLの前身であるTSVは、1998年にテリリオンらが発表した。Lの代わりにVがあり、これは単にRGB成分の平均であった。^{[ 3 ]}

• HSLとHSV
• 顔検出
• 色空間とその用途の一覧