图像处理之HSV颜色空间

1 RGB 的局限性

2 HSV 颜色空间

3 RGB与HSV相互转换

4 HSV颜色模型对图像的色相、饱和度和明度进行调节

5 演示Demo

5.1 开发环境

5.2 功能介绍

5.3 下载地址

参考

1 RGB 的局限性

RGB 是我们接触最多的颜色空间，由三个通道表示一幅图像，分别为红色(R)，绿色(G)和蓝色(B)。这三种颜色的不同组合可以形成几乎所有的其他颜色。

RGB 颜色空间是图像处理中最基本、最常用、面向硬件的颜色空间，比较容易理解。

RGB 颜色空间利用三个颜色分量的线性组合来表示颜色，任何颜色都与这三个分量有关，而且这三个分量是高度相关的，所以连续变换颜色时并不直观，想对图像的颜色进行调整需要更改这三个分量才行。

自然环境下获取的图像容易受自然光照、遮挡和阴影等情况的影响，即对亮度比较敏感。而 RGB 颜色空间的三个分量都与亮度密切相关，即只要亮度改变，三个分量都会随之相应地改变，而没有一种更直观的方式来表达

但是人眼对于这三种颜色分量的敏感程度是不一样的，在单色中，人眼对红色最不敏感，蓝色最敏感，所以 RGB 颜色空间是一种均匀性较差的颜色空间。如果颜色的相似性直接用欧氏距离来度量，其结果与人眼视觉会有较大的偏差。对于某一种颜色，我们很难推测出较为精确的三个分量数值来表示。所以，RGB 颜色空间适合于显示系统，却并不适合于图像处理。

2 HSV 颜色空间

基于上述理由，在图像处理中使用较多的是 HSV 颜色空间，它比 RGB 更接近人们对彩色的感知经验。非常直观地表达颜色的色调、鲜艳程度和明暗程度，方便进行颜色的对比。

在 HSV 颜色空间下，比 RGB 更容易跟踪某种颜色的物体，常用于分割指定颜色的物体。

HSV 表达彩色图像的方式由三个部分组成：

Hue（色调、色相），相当于基调，是下图的俯视图得到的圆，圆上不同位置的颜色基调不同，把颜色分成了360°，每个位置有不同的颜色基调；
Saturation（饱和度、色彩纯净度）：纯度，沿着俯视图得到的圆的半径看，因为圆弧上的点代表该处的颜色的基调，那么半径上就是从纯白色到该基调颜色过渡过程中不同位置的纯度，在圆心处纯度为0，在圆弧上（该色调）纯度为100；
Value（明度）：亮度，沿着圆柱的高来看，圆柱表面上平行于圆柱轴上的点的颜色基调相同，纯度也相同，但是明暗程度不同。同时，该圆柱的半径也不同，相当于磁盘的柱面。

用下面这个圆柱体来表示 HSV 颜色空间，圆柱体的横截面可以看做是一个极坐标系，H 用极坐标的极角表示，S 用极坐标的极轴长度表示，V 用圆柱中轴的高度表示。

色相H：表示色彩信息，即所处的光谱颜色的位置。该参数用一角度量来表示，取值范围为0°～360°。其中0°为红色，60°为黄色，120°为绿色，180°为青色，240°为蓝色，300°为紫色。
饱和度S：表示色彩的纯度，取值范围为0.0～1.0。值越大，纯度越高，接近光谱色的程度也就越高，图像越鲜艳。
明度V：表示色彩的明亮程度，取值范围为0.0(黑色)～1.0(白色)。明度越高，色彩越亮。

3 RGB与HSV相互转换

了解了HSV的颜色特性之后，就可以在实际使用中RGB颜色值转换为HSV颜色值，然后对色相、饱和度和明度进行调整。达到效果需求之后，再转换为RGB值显示在屏幕上保存结果。

下面使用C语言编程实现RGB与HSV的转换

#include"TRGB2HSV.h"
#include"Commen.h"
#include<stdlib.h>
#include<math.h>void RGB2HSV(unsigned char R, unsigned char G, unsigned char B, float* h, float* s, float * v)
{float min, max;float r = R / 255.0;float g = G / 255.0;float b = B / 255.0;min = MIN2(r,MIN2(g,b));max = MAX2(r,MAX2(g,b));if (max == min)*h = 0;else if (max == r && g >= b)*h = 60.0 * (g - b) / (max - min);else if (max == r && g < b)*h = 60.0 * (g - b) / (max - min) + 360.0;else if (max == g)*h = 60.0 * (b - r) / (max - min) + 120.0;else if (max == b)*h = 60.0 * (r - g) / (max - min) + 240.0; *h = CLIP3(*h, 0, 360);if (max == 0)*s = 0;else*s = (max - min) / max;*v = max;
};void HSV2RGB(float h, float s, float v, unsigned char* R, unsigned char *G, unsigned char *B)
{float q = 0, p = 0, t = 0, f = 0, r = 0, g = 0, b = 0;int hN = 0;if(h == 360)h = 0;if (h < 0)h = 360 + h;hN = (int)((int)h / 60);f = h / 60.0f - hN;p = v * (1.0 - s);q = v * (1.0 - f * s);t = v * (1.0 - (1.0 - f) * s);switch (hN){case 0:r = v;g = t;b = p;break;case 1:r = q;g = v;b = p;break;case 2:r = p;g = v;b = t;break;case 3:r = p;g = q;b = v;break;case 4:r = t;g = p;b = v;break;case 5:r = v;g = p;b = q;break;default:break;}*R = (unsigned char)CLIP3((r * 255.0),0,255);*G = (unsigned char)CLIP3((g * 255.0),0,255);*B = (unsigned char)CLIP3((b * 255.0),0,255);
};

4 HSV颜色模型对图像的色相、饱和度和明度进行调节

/*************************************************
功    能：HSV调整
参    数：srcData     - [输入/输出] 原始图像，格式为32位BGRA格式，执行后修为结果图像width       - [输入] 原始图像宽度height      - [输入] 原始图像高度tride       - [输入] 原始图像的Stride（也就是行字节数width*4）hIntensity  - [输入] h值sIntensity  - [输入] s值vIntensity  - [输入] v值
返    回： 0-成功, 其他-失败.
*************************************************/
int adjustHSV(unsigned char *srcData, int width, int height, int stride, float hIntensity, float sIntensity, float vIntensity)
{int ret = 0;if (srcData == NULL){printf("input image is null!");return -1;}//Processunsigned char R, G, B;float h = 0, s = 0, v = 0;unsigned char* pSrc = srcData;int offset = stride - width * 4;for (int j = 0; j < height; j++){for (int i = 0; i < width; i++){B = pSrc[0];G = pSrc[1];R = pSrc[2];RGB2HSV(R, G, B, &h, &s, &v);h = h + hIntensity > 360 ? h + hIntensity - 360 : h + hIntensity;s = CLIP3(s + sIntensity, 0, 1.0f);v = CLIP3(v + vIntensity, 0, 1.0f);HSV2RGB(h, s, v, &R, &G, &B);pSrc[0] = B;pSrc[1] = G;pSrc[2] = R;pSrc += 4;}pSrc += offset;}return ret;
};