一般彩色图像至少需要三个维度的信息，比如RGB、HSV等等。而彩色模型又分为，面向硬设备的彩色模型和面向视觉感知的彩色模型。
面向硬设备的彩色模型（适合在输出显示场合使用）：
RGB彩色模型；
CMY彩色模型；
I1,I2,I3模型；
归一化颜色模型；
彩色电视颜色模型。
面向视觉感知的彩色模型（人类颜色视觉感知比较接近）：
HSV彩色模型；
HSB彩色模型；
Lab模型。

  1. RGB
    指每一种颜色都是有红绿蓝三个分量表示的，即由三幅分别表示红、绿、蓝亮度的灰度图像所表示而成的。
    R、G、B三种颜色的色彩数值从 0—255， 共256极。256级的RGB色彩总共能组合出约1678万种色彩，即256×256×256=16777216。0 表示色彩强度最弱的状态，呈黑色；255表示色彩强度最强的状态，呈最饱和色。当R=G=B=0时，呈黑色；当R=G=B=255时，呈白色。
    记录及显示彩色图像时，RGB是最常见的一种方案。但是，它缺乏与早期黑白显示系统的良好兼容性。因此，许多电子电器厂商普遍采用的做法是，将RGB转换成YUV颜色空间，以维持兼容，再根据需要换回RGB格式，以便在电脑显示器上显示彩色图形。
  2. HSV（Hue、Saturation、Value）
    以色调、饱和度和亮度三种基本特征量来感知颜色，反映了人的视觉系统感知彩色的方式。

    色调H用角度度量，取值范围为0°～360°，从红色开始按逆时针方向计算，红色为0°，绿色为120°,蓝色为240°。它们的补色是：黄色为60°，青色为180°,品红为300°
    饱和度S取值范围为0.0～1.0，值越大，颜色越饱和。
    亮度V通常用百分比度量，从0%（黑）到100%（白）。
    HSV对用户来说是一种直观的颜色模型。我们可以从一种纯色彩开始，即指定色彩角H，并让V=S=1，然后我们可以通过向其中加入黑色和白色来得到我们需要的颜色。增加黑色可以减小V而S不变，同样增加白色可以减小S而V不变。例如，要得到深蓝色，V=0.4 S=1 H=240度。要得到淡蓝色，V=1 S=0.4 H=240度。
    一般说来，人眼最大能区分128种不同的色彩，130种色饱和度，23种明暗度。如果我们用16Bit表示HSV的话，可以用7位存放H，4位存放S，5位存放V，即745或者655就可以满足我们的需要了。
  3. 彩色变灰度
    每种颜色相当于一个三维向量，不同的表示法则相当于同一个向量在不同的坐标轴下（即不同的基下）的表示。而将其变为灰度后，只剩下一个维度，相当于将三维向量投影为一维标量一样，是不可能回复为原来的向量的。要想恢复，就必须储存另外两个维度的信息，合在一起还是三维向量，这还不如直接保存原来的彩色图像数据。如果你一定要将其分解为灰度基和另两个基下的表示，可以用YIQ表示，他的Y分量就和灰度数据等价，美国电视信号NTSC就是YIQ表示的，因此可以和黑白电视兼容（黑白电视只能接受Y信号，得到灰度图像）。
    当然，这种分解是不唯一的，只要保证三个基互不相关即可。因此我们可以自己定义分解方法。比如，我们要将RGB表示转换为RGg表示，也就是用灰度分量g取代蓝色分量B，红色分量R和绿色分量G不变。我们可以从RGg计算出蓝色分量B，因为灰度g=p*R+q*G+t*B（其中p=0.2989,q=0.5870,t=0.1140），于是B=(g-p*R-q*G)/t。于是我们只要保留R和G两个颜色分量，再加上灰度图g，就可以回复原来的RGB图像。