基于RGB与HSI颜色模型的图像提取法

2023-02-17,,,,

  现实中我们要处理的往往是RGB彩色图像。对其主要通过HSI转换、分量色差等技术来提出目标。

RGB分量灰度化:

  RGB可以分为R、G、B三分量。当R=G=B即为灰度图像,很多时候为了方便,会直接利用某个分量来进行灰度化,如下图所示:

    上图中R分量下红色部分明显比其他两幅更偏白;同样地G分量草地较淡,B分量天空较淡。其他部分如灰黑色马路则相差不多。实际中,我们可以根据

  需求有选择地选择分量。

RGB分量差灰度化:

  有时候我们的要求是从图像中提取某种颜色区域,那么最简单的方法就是采用RGB色差。

  例如在花束中提取红色的花瓣,就可以采用R-G分量差(目标为红色,干扰为G分量),或者,在土壤表面提取绿色秧苗,可以采用G-R-B分量差(G占2份,土壤可能

  存在R,B分量干扰),下图为提取结果:

  

  如果遇到更复杂的情况,可以根据目标颜色与干扰颜色设计合适的分量差。

  

HSI分量灰度化:

    H、S、I分别表示色调、饱和度、明度。色调指日常所说的颜色(红,白,黑等),饱和度则表示颜色的鲜艳程度,值越大越鲜艳,明度则是颜色的明亮

  程度。这三种属性可以用两个椎体表示,其中明度是竖直中心轴,在竖直方向上,明度不同;每个明度对应一个横截面,用极坐标表示H,S,H为角度,S为模长。

  HSI模型如图所示:

  

  我们可以将RGB转为HSI,相关公式有很多种,各有特点,下面介绍其中一种:

    rgb_min=min(r,g,b)

    rgb_max=max(r,g,b)

    I=rgb_max

    S=(rgb_max-rgb_min)/rgb_max

    if r==rgb_max

      H=abs(g-b)/(rgb_max-rgb_min)/3

    if g==rgb_max

      H=1/3+abs(r-b)/(rgb_max-rgb_min)/3

    if  b==rgb_max

      H=2/3+abs(r-g)/(rgb_max-rgb_min)/3

  如此计算所得的H范围为[0,1),S范围为[0,1),I范围[0,255]。HSI分量灰度图如下:

  

  明度分量与一般灰度化效果差不多(可能灰度化可能是基于明度的),有时候利用饱和度与色调灰度号的图像进行提取会便利很多,如下图是基于饱和度的二值提取

  (一般如果要基于颜色提取的化采用RGB分量色差比较好,毕竟如果要获取较精准的饱和度信息,所用公式会比上面的复杂):

  

  由于背景的饱和度较低,而目标饱和度高,而且目标由多种颜色组成,这样如果直接基于明度的灰度化不可能提取到整个花束,而通过饱和度提取的效果就非常棒。

  另外,也可以将HSI组合起来使用,使得特征更明显,例如可以用饱和度与色调消除红眼现象,具体基于HSI的算法这里就不探究了!

以上相关matlab仿真测试代码如下:

%RGB分量差提取
imga=imread('flower.jpg');
imgb=imread('soil.jpg');
imga2=uint8(zeros(,));
imgb2=uint8(zeros(,));
for i=:
for j=:
r=imga(i,j,);
g=imga(i,j,);
if (r>g)
imga2(i,j)=uint8(r-g);
else
imga2(i,j)=;
end
end
end for i=:
for j=:
r=imgb(i,j,);
g=imgb(i,j,);
b=imgb(i,j,);
if *uint16(g)>(uint16(r)+uint16(b))
imgb2(i,j)=uint8(*uint16(g)-uint16(r)-uint16(b));
else
imgb2(i,j)=;
end
end
end imga2=imbinarize(imga2,/);
imgb2=imbinarize(imgb2,/); subplot(,,);
imshow(imga);
title('原图');
subplot(,,);
imshow(imga2);
title('R-G分量差提取红色部分'); subplot(,,);
imshow(imgb);
title('原图');
subplot(,,);
imshow(imgb2);
title('G-R-B分量差提取绿色部分');
%RGB转HSI模型
function myhsvdisplay(file)
rgb=imread(file);
[sizex,sizey,~]=size(rgb); hsv_v=uint8(zeros(sizex,sizey));
hsv_s=double(zeros(sizex,sizey));
hsv_h=double(zeros(sizex,sizey));
for i=:sizex
for j=:sizey
r=rgb(i,j,);
g=rgb(i,j,);
b=rgb(i,j,);
rgb_min=min([r,g,b]);
rgb_max=max([r,g,b]);
hsv_v(i,j)=rgb_max;
hsv_s(i,j)=(double(rgb_max)-double(rgb_min))/double(rgb_max);
if r==rgb_max
hsv_h(i,j)=abs( double(g)-double(b))/(double(rgb_max)-double(rgb_min))/double();
elseif g==rgb_max
hsv_h(i,j)=double(/)+abs(double(g)-double(b))/(double(rgb_max)-double(rgb_min))/double();
else
hsv_h(i,j)=double(/)+abs(double(g)-double(b))/(double(rgb_max)-double(rgb_min))/double();
end
end
end subplot(,,);
imshow(rgb);
title('rgb原图'); subplot(,,);
imshow(hsv_v);
title('明度信号'); subplot(,,);
imshow(hsv_s);
title('饱和度信号'); subplot(,,);
imshow(hsv_h);
title('色调信号');
end
%利用饱和度提取
function sbinarize(file)
imga=imread(file);
[~,hsv_s,hsv_v]=rgb2hsv(imga);
sbin=imbinarize(hsv_s,/);
vbin=imbinarize(hsv_v,/);
subplot(,,);
imshow(imga);
title('原图');
subplot(,,);
imshow(sbin);
title('饱和度提取');
subplot(,,);
imshow(vbin);
title('明度提取');
end

   

  

基于RGB与HSI颜色模型的图像提取法的相关教程结束。

《基于RGB与HSI颜色模型的图像提取法.doc》

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