彩色模型 分类: 图像处理 Matlab 2015-01-08 20:43 364人阅读 评论(0) 收藏
彩色模型(又称彩色空间或彩色系统)是描述色彩的一种方法,本质上,彩色模型就是坐标系统和子空间的规范,系统中的每种颜色由单个点来表示。下面介绍两种最常用的彩色模型。
一、RGB彩色模型:
RGB模型是最通用的面向设备的彩色模型,主要用于彩色显示器和彩色视频摄像机。RGB模型利用了三原色原理,即大多数颜色都可由红、绿、蓝三原色按不同比例混合构成。该模型确定的彩色子空间如下:
红、绿、蓝在3个角上,青、深红、黄在另外3个角上,黑色在原点处,白色位于离原点最远的角上;灰度等级沿着主对角线从黑色到白色分布。为了方便,上述将R、G、B值归一化至[0,1]区间。
在RGB彩色模型中,任何一幅图像都由3个图像分量组成,每个分量图像都是其原色图像。对于RGB图像,每一副红、绿、蓝图像都是8比特图像,3幅图像送至显示器时在屏幕上混合成一幅彩色图像。
二、HSI彩色模型:
HSI模型更符合人描述和解释颜色的方式,以色调(Hue)、饱和度(Saturation)和亮度(Intensity) 三个特征量来描述颜色。
色调(H):是色彩的基本属性,就是平常所说的颜色名称,如红色、黄色等;
饱和度S):是指色彩的纯度(纯光被白光稀释的程度),饱和度越高,颜色越鲜艳;
亮度(I):是一个主观的描述子,实际上不可测量,体现了无色的强度概念;
通常把色调和饱和度统称为色度,HSI模型将图像的亮度信息和色度信息分离,使得很多针对灰度图像的算法可直接作用在亮度图像上而不该变彩色图像的色度信息。
HSI模型确定的颜色空间如下:
亮度I:彩色点距离双圆锥体底端的距离,取值[0,1]。如:黑色亮度为0,白色亮度为1;
色调H:从红色轴开始色调逆时针增长,取值范围[0,2pi]。如:红色色调为0,绿色2pi/3,蓝色4pi/3。
饱和度S:从原点到彩色点半径的长度,取值[0,1]。圆周上彩色点饱和度为1(纯色),原点处饱和度为0。
三、RGB与HSI的转换:
1、 RGB到HSI的变换
首先将R、G、B被归一化至[0,1]内,则求出的S 、I也在[0,1]内,H在[0,2pi]内,若需要可将H除以2pi归一化至[0,1]。
其中
2、 HSI到RGB的变换
首先将若S、I在归一化至[0,1]内,H归一化至[0,2pi]内,求出的R、G、B值在[0,1]内,具体分三种情况:
(1)时:
(2)时:
(3)时:
四、程序:(摘自冈萨雷斯DIPUM Toolbox)
1、RGB转HIS:
function hsi = rgb2hsi(rgb)
%RGB2HSI Converts an RGB image to HSI.
% HSI = RGB2HSI(RGB) converts an RGB image to HSI. The input image
% is assumed to be of size M-by-N-by-3, where the third dimension
% accounts for three image planes: red, green, and blue, in that
% order. If all RGB component images are equal, the HSI conversion
% is undefined. The input image can be of class double (with values
% in the range [0, 1]), uint8, or uint16.
%
% The output image, HSI, is of class double, where:
% hsi(:, :, 1) = hue image normalized to the range [0, 1] by
% dividing all angle values by 2*pi.
% hsi(:, :, 2) = saturation image, in the range [0, 1].
% hsi(:, :, 3) = intensity image, in the range [0, 1]. rgb = im2double(rgb);
r = rgb(:, :, 1);
g = rgb(:, :, 2);
b = rgb(:, :, 3); % Implement the conversion equations.
num = 0.5*((r - g) + (r - b));
den = sqrt((r - g).^2 + (r - b).*(g - b));
theta = acos(num./(den + eps)); H = theta;
H(b > g) = 2*pi - H(b > g);
H = H/(2*pi); num = min(min(r, g), b);
den = r + g + b;
den(den == 0) = eps;
S = 1 - 3.* num./den; H(S == 0) = 0; I = (r + g + b)/3; % Combine all three results into an hsi image.
hsi = cat(3, H, S, I);
2、HIS转RGB:
function rgb = hsi2rgb(hsi)
%HSI2RGB Converts an HSI image to RGB.
% RGB = HSI2RGB(HSI) converts an HSI image to RGB, where HSI is
% assumed to be of class double with:
% hsi(:, :, 1) = hue image, assumed to be in the range
% [0, 1] by having been divided by 2*pi.
% hsi(:, :, 2) = saturation image, in the range [0, 1].
% hsi(:, :, 3) = intensity image, in the range [0, 1].
%
% The components of the output image are:
% rgb(:, :, 1) = red.
% rgb(:, :, 2) = green.
% rgb(:, :, 3) = blue.
H = hsi(:, :, 1) * 2 * pi;
S = hsi(:, :, 2);
I = hsi(:, :, 3); % Implement the conversion equations.
R = zeros(size(hsi, 1), size(hsi, 2));
G = zeros(size(hsi, 1), size(hsi, 2));
B = zeros(size(hsi, 1), size(hsi, 2)); % RG sector (0 <= H < 2*pi/3).
idx = find( (0 <= H) & (H < 2*pi/3));
B(idx) = I(idx) .* (1 - S(idx));
R(idx) = I(idx) .* (1 + S(idx) .* cos(H(idx)) ./cos(pi/3 - H(idx)));
G(idx) = 3*I(idx) - (R(idx) + B(idx)); % BG sector (2*pi/3 <= H < 4*pi/3).
idx = find( (2*pi/3 <= H) & (H < 4*pi/3) );
R(idx) = I(idx) .* (1 - S(idx));
G(idx) = I(idx) .* (1 + S(idx) .* cos(H(idx) - 2*pi/3) ./cos(pi - H(idx)));
B(idx) = 3*I(idx) - (R(idx) + G(idx)); % BR sector.
idx = find( (4*pi/3 <= H) & (H <= 2*pi));
G(idx) = I(idx) .* (1 - S(idx));
B(idx) = I(idx) .* (1 + S(idx) .* cos(H(idx) - 4*pi/3) ./cos(5*pi/3 - H(idx)));
R(idx) = 3*I(idx) - (G(idx) + B(idx)); % Combine all three results into an RGB image. Clip to [0, 1] to
% compensate for floating-point arithmetic rounding effects.
rgb = cat(3, R, G, B);
rgb = max(min(rgb, 1), 0);
3、测试:
I=imread('lena.tiff');
rgb=I;
hsi = rgb2hsi(rgb);
rgb = hsi2rgb(hsi);
figure;
subplot(1,3,1);imshow(I);title('original');
subplot(1,3,2);imshow(hsi);title('rgb-->hsi');
subplot(1,3,3);imshow(rgb);title('hsi-->rgb');
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。
彩色模型 分类: 图像处理 Matlab 2015-01-08 20:43 364人阅读 评论(0) 收藏的更多相关文章
- Matlab调用C程序 分类: Matlab c/c++ 2015-01-06 19:18 464人阅读 评论(0) 收藏
Matlab是矩阵语言,如果运算可以用矩阵实现,其运算速度非常快.但若运算中涉及到大量循环,Matlab的速度令人难以忍受的.当必须使用for循环且找不到对应的矩阵运算来等效时,可以将耗时长的函数用C ...
- 各种排序算法的分析及java实现 分类: B10_计算机基础 2015-02-03 20:09 186人阅读 评论(0) 收藏
转载自:http://www.cnblogs.com/liuling/p/2013-7-24-01.html 另可参考:http://gengning938.blog.163.com/blog/sta ...
- 哈希-Snowflake Snow Snowflakes 分类: POJ 哈希 2015-08-06 20:53 2人阅读 评论(0) 收藏
Snowflake Snow Snowflakes Time Limit: 4000MS Memory Limit: 65536K Total Submissions: 34762 Accepted: ...
- 选择排序 分类: 算法 c/c++ 2014-10-10 20:32 509人阅读 评论(0) 收藏
选择排序(假设递增排序) 每次选取从当前结点到末尾结点中最小的一个与当前结点交换,每一轮固定一个元素位置. 时间复杂度O(n^2),空间复杂度O(1).下面的示例代码以带头结点的链表为存储结构: #i ...
- hadoop调优之一:概述 分类: A1_HADOOP B3_LINUX 2015-03-13 20:51 395人阅读 评论(0) 收藏
hadoop集群性能低下的常见原因 (一)硬件环境 1.CPU/内存不足,或未充分利用 2.网络原因 3.磁盘原因 (二)map任务原因 1.输入文件中小文件过多,导致多次启动和停止JVM进程.可以设 ...
- Hadoop入门经典:WordCount 分类: A1_HADOOP 2014-08-20 14:43 2514人阅读 评论(0) 收藏
以下程序在hadoop1.2.1上测试成功. 本例先将源代码呈现,然后详细说明执行步骤,最后对源代码及执行过程进行分析. 一.源代码 package org.jediael.hadoopdemo.wo ...
- javascript中0级DOM和2级DOM事件模型浅析 分类: C1_HTML/JS/JQUERY 2014-08-06 15:22 253人阅读 评论(0) 收藏
Javascript程序使用的是事件驱动的设计模式,为一个元素添加事件监听函数,当这个元素的相应事件被触发那么其添加的事件监听函数就被调用: <input type="button&q ...
- Tenegrad评价函数 分类: 图像处理 Opencv 2014-11-12 20:46 488人阅读 评论(0) 收藏
Tenegrad函数式一种常用的图像清晰度评价函数,是一种基于梯度的函数. 在图像处理中,一般认为对焦好的图像具有更尖锐的边缘,故具有更大的梯度函数值. Tenegrad函数使用Sobel算子提取水平 ...
- MS SQL数据批量备份还原(适用于MS SQL 2005+) 分类: SQL Server 数据库 2015-03-10 14:32 103人阅读 评论(0) 收藏
我们知道通过Sql代理,可以实现数据库的定时备份功能:当数据库里的数据库很多时,备份一个数据库需要建立对应的定时作业,相对来说比较麻烦: 还好,微软自带的osql工具,比较实用,通过在命令行里里输入命 ...
随机推荐
- 初始VueJS视频
本视频简单的介绍的使用. 初始VueJS视频
- AngularJS - $index, $event, $log
原文: https://thinkster.io/egghead/index-event-log --------------------------------------------------- ...
- Centos 5.11 samba
1.使用yum安装samba,添加samba user yum install samba samba-client samba-swatuseradd smbuser -m ...
- 【笨木头Lua专栏】基础补充07:协同程序初探
哎.周五晚上我都还这么努力看书.真是好孩子.(小若:不想吐槽了) 事实上我都准备rs=1&u=http%3A%2F%2Fwww%2Ebenmutou%2Ecom%2Farchives%2F17 ...
- Random Forest 与 GBDT 的异同
曾经在看用RF和GBDT的时候,以为是非常相似的两个算法,都是属于集成算法,可是细致研究之后,发现他们根本全然不同. 以下总结基本的一些不同点 Random Forest: bagging (你懂得. ...
- soapUI系列之—-02 Groovy脚本常用方法
------Groovy脚本常用方法 1. 设置参数值:setPropertyValuea. 设置 project level property//set to project level prope ...
- linux下weblogic11g成功安装后,启动报错Getting boot identity from user
<2015-7-1 下午05时46分33秒 CST> <Info> <Management> <BEA-141107> <Version: Web ...
- java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.commons.lang.exception.NestableRuntimeException
java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.commons.lang.exception.NestableRuntimeException 遇到这样的问题 ...
- 蓝牙4.0BLE cc2540 usb-dongle的 SmartRF Packet Sniffer 抓取数据方法 【原创,多图】
蓝牙4.0BLE cc2540 usb-dongle的 SmartRF Packet Sniffer 抓取数据方法 [原创,多图] spm=a1z10.1.w4004-5319414070.11.Zd ...
- WWDC笔记:2013 Session 203 What’s New in Cocoa Touch(未完)
Multitasking Background fetching New background mode fetch - (void)application:(UIApplication *)appl ...