La plupart des algorithmes de traitement des images couleurs ne sont apparus
que plusieurs dizaines d'années après les algorithmes
de traitement des images en niveaux de gris. De nombreux chercheurs
ont donc essayé d'adapter les algorithmes conçus pour des images en
niveaux de gris à des images couleur. Cette approche est souvent
appelée l'approche marginale. Elle consiste à appliquer les
traitements indépendamment sur chaque composante, puis à fusionner les
trois images obtenues de façon à former l'image couleur (voir
Figure 5.2). Cette approche suppose donc que les
informations réparties sur les 
axes ne sont pas corrélées et que
l'on peut donc traiter une composante sans tenir compte des
autres. Nous avons vu dans la section 4.2.3 que
cette supposition est fausse dans le cas de l'espace couleur et
souvent discutable dans les autres espaces de couleurs. Cette approche
permet toutefois de récupérer à moindre frais de nombreuses méthodes
éprouvées dans le cadre des images en niveaux de gris.
approche_marginaleIllustration de l'approche marginale dans l'espace
Inversement, la méthode vectorielle traite la couleur comme une seule
entité et non comme la somme de composantes indépendantes. Une
couleur est à ce moment là considérée comme un vecteur 3D. Cette
méthode a priori plus générale induit toutefois des traitements
généralement plus complexes.
approche_vectorielleIllustration de l'approche vectorielle