最常见的面向硬件设备的彩色模型，它是人的视觉系统密切相连的模型，根据人眼结构，所有的颜色都可以看做是3种基本颜色——红r、绿g、蓝b的不同比例的组合。
HSV颜色空间是孟塞尔彩色空间的简化形式，是一种基于感知的颜色模型。它将彩色信号分为3种属性：色调（Hue,H），饱和度（Saturation,S），亮度（Value,V）。色调表示从一个物体反射过来的或透过物体的光波长，也就是说，色调是由颜色的名称来辨别的，如红、黄、蓝；亮度是颜色的明暗程度；饱和度是颜色的深浅，如深红、浅红。 HSV颜色空间更符合人观察色彩的方式，具有两个显著的特点：亮度分量与图像的彩色信息无关“色调”和“饱和度”分量与人感受颜色的方式是紧密相连的
Lab颜色空间是由CIE(国际照明委员会)制定的一种色彩模式。自然界中任何一点色都可以在Lab空间 中表达出来，它的色彩空间比RGB空间还要大。它是一种设备无关的颜色系统，也是一种基于生理特征的颜色系统。这也就意味着，它是用数字化的方法来描述人的视觉感应。，所以它弥补了RGB和CMYK模式必须依赖于设备色彩特性的不足。 由于Lab的色彩空间要 比RGB模式和CMYK模式的色彩空间大。这就意味着RGB以及CMYK所能描述的色彩信息在Lab空间中都能 得以影射。Lab颜色空间取坐标Lab，其中L亮度；a的正数代表红色，负端代表绿色；b的正数代表黄色， 负端代表兰色(a,b)有L=116f(y)-16, a=500[f(x/0.982)-f(y)], b=200[f(y)-f(z/1.183 )]；其中： f(x)=7.787x+0.138, x<0.008856; f(x)=(x)1/3,x>0.008856
YCbCr进行了图像子采样，是视频图像和数字图像中常用的色彩空间。Y：明亮度（Luminance或Luma），也就是灰阶值。“亮度”是透过RGB输入信号来建立的，方法是将RGB信号的特定部分叠加到一起。U&V：色度（Chrominance或Chroma），作用是描述影像色彩及饱和度，用于指定像素的颜色。“色度”则定义了颜色的两个方面─色调与饱和度，分别用Cr和CB来表示。Cb：反映的是RGB输入信号蓝色部分与RGB信号亮度值之间的差异。Cr：反映了RGB输入信号红色部分与RGB信号亮度值之间的差异。该模型的数据可以是双精度类型的，但存储空间为8位无符号整形数据空间。Y的取值范围为16-235，蓝红分量的取值范围为16~240。在通用的图像压缩算法中（如JPEG算法），首要的步骤就是将图像的颜色空间转换为YCbCr空间。
