HSV阴影消除及YUV阴影消除对比代码及使用说明
DIP-12-彩色模型HSV-YUV等-处理

C
Bk
R
G Y
RGB处理
• • • • • 滤波(线性、非线性滤波) 形态学处理 边缘检测 图像锐化 灰度映射(直方图均衡化、规定化、典型 灰度映射、负片等) • 坐标变换 • 几何校正
伪彩色处理
• 数据到图像 • 灰度到彩色 其实就是映射!
伪彩色处理
• 灰度映射
f ( x, y )
R( x, y ), G ( x, y ), B( x, y )
– HSV和HSI – YUV和YIQ
Guo S. 3
彩色模型
重要
• 彩色模型的作用是在某些标准下以可以接受的方式简化彩 色规范。
• 面向硬件:
– RGB模型:彩色监视器、摄像机 – CMY模型和CMYk模型:彩色打印机
• 面向视觉
– HSI/HSV模型:符合人描述和解释颜色,把图像分成 彩色和灰度信息
B 3I ( R G )
面向视觉感知的彩色模型
• HSI到RGB • H在240-360度内
G I (1 S )
S cos(H 240 ) B I 1 cos(300 H )
R 3I (G B )
面向视觉感知的彩色模型
• HSV
Y
Q/V
彩色图像处理应用:图像合成
• 找到HS 或 RGB,在某个范围内
彩色图像处理应用:图像合成
• 找到HS 或 RGB,在某个范围内
你试试
• 彩色模型HSV下的处理--重点 • 彩色模型YIQ下的处理--重点 • 图像合成 • 色差成分压缩
数字图像处理 Digital Image Processing
R Y 2.03211U G Y 0.39465U 0.58060V B Y 1.13983V
hsv计算像素亮度

hsv计算像素亮度在日常生活中,图像处理和计算机视觉领域中,颜色空间的处理是一项重要任务。
其中,HSV(Hue,Saturation,Value)颜色空间是一种常用的颜色表示方法。
在本篇文章中,我们将介绍如何使用HSV颜色空间计算像素亮度,并提供一个实际应用实例。
一、介绍HSV颜色空间HSV颜色空间,又称HSL(Hue,Saturation,Lightness)颜色空间,是一种基于人眼对颜色感知的颜色空间。
其中,Hue(色相)表示颜色的种类,Saturation(饱和度)表示颜色的纯度,Value(亮度)表示颜色的明暗程度。
与RGB颜色空间相比,HSV颜色空间更符合人眼对颜色的感知,因为在亮度变化时,人眼对颜色的变化不如对亮度的变化敏感。
二、计算像素亮度的方法在HSV颜色空间中,计算像素亮度的方法如下:1.将图像从RGB颜色空间转换为HSV颜色空间。
2.提取图像的亮度分量,即Value值。
3.对Value值进行归一化处理,使其在0到1之间。
4.将归一化后的Value值映射到所需的亮度范围,即可得到像素亮度。
三、应用HSV计算像素亮度的实例以下是一个使用Python和OpenCV库实现的实例:```pythonimport cv2def convert_rgb_to_hsv(img):hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2HSV)return hsvdef calculate_pixel_brightness(hsv_img, lower_bound,upper_bound):h, s, v = cv2.split(hsv_img)v = v / 255.0 # 归一化brightness = cv2.inRange(v, lower_bound, upper_bound)return brightnessdef main():img = cv2.imread("example.jpg")hsv_img = convert_rgb_to_hsv(img)lower_bound = 0.3 # 设定亮度下限upper_bound = 0.7 # 设定亮度上限brightness = calculate_pixel_brightness(hsv_img, lower_bound, upper_bound)result = cv2.cvtColor(brightness, cv2.COLOR_HSV2BGR)cv2.imshow("Result", result)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()if __name__ == "__main__":main()```在这个实例中,我们首先将输入图像从RGB颜色空间转换为HSV颜色空间,然后计算像素亮度,最后将结果转换回RGB颜色空间并显示。
改进的HSV阴影去除算法研究

改进的HSV阴影去除算法研究作者:谭家政刘勇邱芹军来源:《物联网技术》2014年第01期摘要:针对视频序列图像中运动目标的阴影会造成运动目标的物理变形,影响运动目标的检测与跟踪等问题,提出了一种基于HSV色彩空间的无阈值阴影去除算法。
该方法通过分析阴影与背景的 HSV 彩色空间中的特性,并利用阴影与运动目标在 H、S、V 三个分量中的不同特点,提出了一种无阈值的阴影消除算法。
实验结果表明,该方法能够很好地去除阴影区域,同时又保持前景目标区域的完整性。
关键字:阴影去除;无阈值;HSV彩色空间中文分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:2095-1302(2014)01-0084-030 引言近年来,智能视频处理技术在商业、军事和工业领域得到了广泛的应用,如移动视频通信、工业过程控制、自主运载器导航、智能交通、目标检测与跟踪等。
其中,在智能视频处理系统中,运动目标检测与分析是后期处理与应用的基础,要把场景中的运动目标从背景中提取出来,常用的运动目标检测算法有帧间差分法、光流计算法、背景差减法[1]等方法。
检测运动目标大多采用背景差减法,但是常常由于光线在传播过程中被遮挡,在运动目标附近就会形成阴影,阴影常被误检测为前景。
然而,这些前景检测算法都不能将运动目标和运动阴影区分出来。
运动阴影严重影响目标分类、识别、跟踪等后续处理。
因此,如何准确地检测与分割阴影成了智能视频研究的一个重要课题。
在过去的几十年中,国内外很多研究者进行了深入的研究,提出了各种阴影检测与去除算法。
王宏在其硕士论文中对分割目标阴影做了深入的研究,并提出了机遇直方图和聚类技术阴影去除算法、基于色度畸变和局部交叉熵阴影去除算法和多梯度分析与线扫描阴影去除算法,通过实验证明了其提出算法的有效性[2];刘雪和常发亮等提出了机遇YUV颜色空间色度畸变和一阶梯度模型进行阴影去除的算法,并通过实验证明了其算法具有抗干扰和复杂度低等特点[3];苑颖、罗青山等提出了一种基于颜色不变形和建立阴影高斯模型的阴影检测和消除算法,其实验证明了其算法的有效性[4];但这些算法都具有一定的应用背景,离开这些应用背景就会出现很大的误差,甚至完全不起作用。
opencv yuv 公式

opencv yuv 公式在计算机视觉领域,OpenCV是一个广泛使用的开源计算机视觉库,提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。
其中,YUV色彩空间是一种常用的色彩编码方式,它将颜色信息和亮度信息分离,广泛应用于数字视频传输和图像处理领域。
本文将介绍OpenCV中YUV色彩空间的相关公式和用法。
一、YUV色彩空间简介YUV色彩空间由亮度(Y)和色度(UV)两个分量组成,亮度分量表示像素的明暗程度,而色度分量则表示像素的颜色信息。
这种分离的方式在图像和视频压缩中非常有用,可以降低数据量并提高压缩效率。
在YUV色彩空间中,亮度(Y)分量占据整个色彩空间的明度信息。
色度(UV)分量则描述了颜色信息,其中U表示与蓝色的差异,V表示与红色的差异。
由于人眼对亮度更加敏感,而对颜色信息的敏感度较低,因此YUV色彩空间能够满足人眼对图像感知的需求。
二、YUV与RGB的转换公式在OpenCV中,我们可以使用以下公式将YUV和RGB色彩空间相互转换:RGB to YUV:Y = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * BU = 0.492 * (B - Y)V = 0.877 * (R - Y)YUV to RGB:R = Y + 1.13983 * VB = Y + 2.032 * UG = Y - 0.39465 * U - 0.5806 * V其中,R、G、B分别表示RGB色彩空间中的红、绿、蓝分量,而Y、U、V则表示YUV色彩空间中的亮度和色度分量。
三、OpenCV中的YUV图像处理在OpenCV中,我们可以通过以下代码来实现YUV图像的处理:```cpp// 加载YUV图像cv::Mat yuvImage = cv::imread("image.yuv",cv::IMREAD_GRAYSCALE);// YUV to RGB转换cv::Mat bgrImage;cv::cvtColor(yuvImage, bgrImage, cv::COLOR_YUV2BGR);// 进行图像处理// ...// RGB to YUV转换cv::Mat processedYUVImage;cv::cvtColor(bgrImage, processedYUVImage, cv::COLOR_BGR2YUV);// 保存处理后的YUV图像cv::imwrite("processed_image.yuv", processedYUVImage);```通过这段代码,我们可以加载YUV图像并将其转换为RGB色彩空间,然后进行图像处理,最后再将结果转换回YUV色彩空间并保存。
基于多颜色通道组合的UVI空间农作物阴影去除方法

基于多颜色通道组合的UVI空间农作物阴影去除方法
岳有军;赵文佳;赵辉;王红君
【期刊名称】《江苏农业科学》
【年(卷),期】2017(045)006
【摘要】为了有效地解决基于机器视觉的农业机器人在作业任务中受阴影对农作物识别造成的干扰问题,提出一种基于组合的颜色空间,通过较简单的分割方法可以在组合空间中消除阴影.该方法首先将RGB颜色空间下的图像转换到LAB、YUV 和HSI中,获得图像在每个颜色空间中的分量;然后利用直方图、熵值、均方误差和峰值信噪比分析各颜色通道特性,选择合适的颜色通道进行组合.对组合颜色空间进行仿真数据分析,筛选出适合于农田环境下阴影去除的UVI空间.通过与包含阴影的不同颜色空间中的图像进行对比试验,说明颜色空间可以经较简单的算法实现图像中阴影的去除,证明该颜色空间对农田环境下阴影去除的有效性、抗干扰性.
【总页数】5页(P196-200)
【作者】岳有军;赵文佳;赵辉;王红君
【作者单位】天津市复杂系统控制理论与应用重点实验室/天津理工大学,天津300384;天津市复杂系统控制理论与应用重点实验室/天津理工大学,天津 300384;天津市复杂系统控制理论与应用重点实验室/天津理工大学,天津 300384;天津农学院,天津 300384;天津市复杂系统控制理论与应用重点实验室/天津理工大学,天津300384
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.73
【相关文献】
1.基于HSV空间的水上目标检测及阴影去除方法
2.基于颜色空间转换的运动目标检测与阴影去除
3.基于YCbCr颜色空间和局部纹理加权的阴影去除方法
4.基于颜色属性的车辆阴影去除方法
5.基于YUV颜色空间与局部纹理的运动阴影去除
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基于HSV空间阴影去除方法研究与应用

基于HSV空间阴影去除方法研究与应用高东旭;曹江涛;李平【摘要】在智能视频监控系统中,运动阴影如果被误判为运动目标,将会影响到场景中运动目标的准确提取、跟踪和预测.针对这一问题,设计了一种基于HSV颜色空间的阴影去除方法.方法首先将背景差法和三帧差分法相结合,用于提取运动目标,再将提取的含有阴影的运动目标区域映射到其HSV色彩空间,通过与背景和相邻帧的亮度、饱和度比较,实现对阴影区域的检测和去除,处理过程中无需提前确定特征判别参数.将所设计的方法在标准高速公路视频数据库中进行测试并应用于实时的视频监控系统,验证结果表明该方法能更加有效的消除阴影,从而准确的检测出运动目标,同时方法对光线变化具有一定的鲁棒性.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2014(022)013【总页数】4页(P65-68)【关键词】视频监控;运动目标检测;实时;HSV颜色空间;阴影消除【作者】高东旭;曹江涛;李平【作者单位】辽宁石油化工大学信息与控制工程学院,辽宁抚顺113001;辽宁石油化工大学信息与控制工程学院,辽宁抚顺113001;辽宁石油化工大学信息与控制工程学院,辽宁抚顺113001【正文语种】中文【中图分类】TP391.41阴影与运动目标具有相同的运动性质,但其纹理特征、边缘轮廓以及亮度等信息却有较大的区别。
目前的阴影检测方法主要从以下两方面入手:一类是基于阴影的模型的方法[1],其原理是通过建立一个阴影的统计模型来判断图像内像素点是否为阴影区域;另一类是基于特征的方法[2],其原理是通过采用图像的色调、颜色、亮度、灰度等信息来进行判断。
由于建立阴影模型通常比较复杂而困难,而且耗时大,因此在实时的智能视频监控系统中都是采用基于特征的方法来进行阴影消除。
在不同的颜色空间,阴影与运动目标具有不同的特性:张超等采用了一种基于RGB色彩空间的阴影检测方法[3],在RGB(红、绿、蓝)色彩空间中,任何一种颜色都可由RGB三原色按一定的比例构成,阴影也是有颜色的,但是当运动目标和阴影具有相同的颜色时,采用这种方法则不能很好的分离出运动目标的阴影;王小鹏等采用的是基于图像的灰度变化进行阴影检测的方法[4],但在运动目标与阴影的灰度值相似时很难确定准确的阈值来区分运动目标和阴影;Rahmat等采用了基于YUV色彩空间的阴影检测的方法[5],YUV空间的亮度分量(Y)和两个色度分量(U、V)是独立的,YUV空间的阴影消除算法通过计算3个差值函数:亮度差值函数、色度差值函数、梯度差值函数来判断是否为阴影,虽然检测性能较好,但算法复杂,而且有较多的阈值需要确定,因而不适合用于实时的智能监控系统;Norbert等提到了一种基于HSV(色度、饱和度、亮度)色彩空间的阴影去除的方法[6],因为HSV色彩空间采用的是色彩的色度、饱和度及亮度等信息,直接与人的视觉感知方式紧密相连,因而更能精确的反应出运动目标与阴影的色彩和灰度信息。
[复习]RGB、Lab、YUV、HSI、HSV等颜色空间的区别
![[复习]RGB、Lab、YUV、HSI、HSV等颜色空间的区别](https://img.taocdn.com/s3/m/254cc962f56527d3240c844769eae009581ba2e9.png)
RGB、Lab、YUV、HSI、HSV等颜色空间的区别RGB、Lab、YUV、HSI、HSV等颜色空间的区别RGB颜色空间RGB(red,green,blue)颜色空间最常用的用途就是显示器系统,彩色阴极射线管,彩色光栅图形的显示器都使用R、G、B数值来驱动R、G、B 电子枪发射电子,并分别激发荧光屏上的R、G、B三种颜色的荧光粉发出不同亮度的光线,并通过相加混合产生各种颜色;扫描仪也是通过吸收原稿经反射或透射而发送来的光线中的R、G、B成分,并用它来表示原稿的颜色。
RGB色彩空间称为与设备相关的色彩空间,因为不同的扫描仪扫描同一幅图像,会得到不同色彩的图像数据;不同型号的显示器显示同一幅图像,也会有不同的色彩显示结果。
显示器和扫描仪使用的RGB空间与CIE 1931 RGB真实三原色表色系统空间是不同的,后者是与设备无关的颜色空间。
btw:Photoshop的色彩选取器(Color Picker)。
可以显示HSB、RGB、LAB 和CMYK 色彩空间的每一种颜色的色彩值。
Lab 颜色空间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。
另外,这种模式是以数字化方式来描述人的视觉感应,与设备无关,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。
hsv格式转换函数

hsv格式转换函数HSV(Hue, Saturation, Value)是一种常用的颜色模型,其通过描述色调、饱和度和亮度来确定各种颜色。
在图像处理和计算机图形学中,对HSV格式进行转换是非常重要和常见的操作。
本文将介绍一个HSV格式转换函数的实现方法。
1. 简介HSV颜色模型是通过颜色的直观特性来进行描述的,因此在一些颜色相关的应用中广泛使用。
HSV颜色空间中的色调(Hue)表示颜色在色环上的位置,饱和度(Saturation)表示颜色的纯度或强度,而明度(Value)表示颜色的亮度。
HSV颜色空间与RGB颜色空间相互转换是一项重要且常见的图像处理操作。
2. RGB到HSV的转换RGB到HSV的转换可以通过以下公式进行计算:- 首先,将RGB三个通道的值(范围为0-255)归一化为0-1范围,即R = R/255,G = G/255,B = B/255。
- 然后,找出RGB中最小值M和最大值m,计算V=Max(R,G,B)。
- 然后,计算饱和度S= (V - m) / V。
- 最后,根据以下公式计算色调H:- 如果V = R,则 H = (G - B) / (V - m)。
- 如果V = G,则 H = 2 + (B - R) / (V - m)。
- 如果V = B,则 H = 4 + (R - G) / (V - m)。
- 如果H<0,则 H = H/6 + 1。
- 如果H≥0,则 H = H/6。
3. HSV到RGB的转换HSV到RGB的转换可以通过以下公式进行计算:- 首先,根据色调H计算出一个临时值C = V * S。
- 然后,根据H的值将其分为六个区间:- 如果0 ≤ H < 1,则 R = V,G = V * (1 - S * (1 - (H % 1))),B = V* (1 - S)。
- 如果1 ≤ H < 2,则 R = V * (1 - S * (H % 1)),G = V,B = V * (1 - S)。
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g1=rgb2hsv(ok); %将前景图像由RGB格式转为HSV格式
%阀值分割
global TH1;
global TH2;
global TS;
global TV;
count4=0;
for ci=1:ih
for di=1:iw
if (g1(ci,di,3)/g(ci,di,3)<=TV)...
count2=0;
for ai=1:ih
for bi=1:iw
if abs(diff(ai,bi,1:3))>=th(1,1,:)
ok(ai,bi,1:3)=mov_gray(fn).image(ai,bi,1:3);
count2=count2+1;
else
ok(ai,bi,1:3)=0;
diff1(ai,bi,1:3)=0;
varargout{1} = handles.output;
% --- Executes on button press in pushbutton1.
function pushbutton1_Callback(~, ~, ~)
handles=guihandles();
global s;
global e;
%
% See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES
% Edit the above text to modify the response to help untitled111111
% Last Modified by GUIDE v2.5 31-Mar-2014 09:39:29
global fn;
global mov;
for i=s:e
mov_gray(i).image=mov(i).cdata; % mov_gray(i).image为第i帧图像
end
[ih,iw,id]=size(mov_gray(1).image); %取得视频帧的大小
%计算1到第n帧的各个像素的均值
end
if nargout
[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
else
gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
end
% End initialization code - DO NOT EDIT
end
[ih,iw,id]=size(mov_gray(1).image); %取得视频帧的大小
%计算1到第n帧的各个像素的均值
%for i=s:e
% u=mov_gray(i).image;
% h=u(:)'; %转置
% t(i,:)=h(:); % median(t)是对列进行取均值的
%end
%close(figure(gcf))% %关闭初始化窗口
% singleton*.
%
% H = UNTITLED111111 returns the handle to a new UNTITLED111111 or the handle to
% the existing singleton*.
%
% UNTITLED111111('CALLBACK',hObject,eventData,handles,...) calls the local
'gui_OutputFcn', @untitled111111_OutputFcn, ...
'gui_LayoutFcn', [] , ...
'gui_Callback', []);
if nargin && ischar(varargin{1})
gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});
count4=count4+1;
end
end
end
count4=count2-count4;
e2=num2str(count4);
sc=['共',e2];
sc=[sc,'点'];
set(handles.text17,'String',{sc});
%count8=0;
count8=ih*iw;
e3=num2str(count8);
||(g1(ci,di,2)-g(ci,di,2))>TS||abs(g1(ci,di,1)-g(ci,di,1))>TH2&&g1(ci,di,1)<TH1
ok(ci,di,1:3)=mov_gray(fn).image(ci,di,1:3);
else
ok(ci,di,1:3)=mean(ci,di,1:3);
% varargin command line arguments to untitled111111 (see VARARGIN)
% Choose default command line output for untitled111111
handles.output = hObject;
% Update handles structure
% function named CALLBACK in UNTITLED111111.M with the given input arguments.
%
% UNTITLED111111('Property','Value',...) creates a new UNTITLED111111 or raises the
function varargout = untitled111111_OutputFcn(~, ~, handles)
% varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT);
% hObject handle to figure
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% --- Executes on button press in pushbutton2.
%第二幅完整图像
global ok;
ok=mean; %ok-背景
%tmp(1:3)=0;
di=15;
th=ones(1,1,3)*di; %预设阀值
diff=double(ok)-double(mov_gray(fn).image); %计算第fn帧图像与背景的差值
diff1=abs(diff);
for i=s:e
u=mov_gray(i).image;
h=u(:)'; %转置
t(i,:)=h(:); % median(t)是对列进行取均值的
end
%close(figure(gcf))% %关闭初始化窗口
%试试不用转置直接用u来进行median(t);
tmp=median(t); %对t数组各列取均值
guidata(hObject, handles);
% UIWAIT makes untitled111111 wait for user response (see UIRESUME)
% uiwait(handles.figure1);
% --- Outputs from this function are returned to the command line.
end
end
end
%subplot(2,2,3),imshow(uint8(ok));title('提取前景图像'); % %第三幅前景图
count2=count2*1.25;
e1=num2str(count2);
sc=['共',e1];
sc=[sc,'点'];
set(handles.text16,'String',{sc});
function pushbutton2_Callback(~, ~, ~)
global s;
global e;
global fn;
global mov;
global mean;
global ok;
for i=s:e
mov_gray(i).image=mov(i).cdata; % mov_gray(i).image为第i帧图像
% Begin initialization code - DO NOT EDIT
gui_Singleton = 1;
gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ...
'gui_Singleton', gui_Singleton, ...
'gui_OpeningFcn', @untitled111111_OpeningFcn, ...
% existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are
% applied to the GUI before untitled111111_OpeningFcn gets called. An
% unrecognized property name or invalid value makes property application