一种新型HSV空间模型的构建方法

一种新型hsv空间模型的构建方法
技术领域
1.本发明属于模式识别领域，具体的说是一种新型hsv空间模型的构建方法，使其能够有效地实现图像rgb空间与新型hsv空间的转换。


背景技术：

2.日常可见到的彩色图像大都以rgb颜色空间进行编码。rgb颜色空间以红r(red)、绿g(green)、蓝b(blue)三种基本色为基础，进行不同程度的叠加，产生丰富而广泛的颜色，所以俗称三基色模式。但在科学研究一般不采用rgb颜色空间，因为它将色调，亮度，饱和度三个量放在一起表示，很难分开。所以，rgb颜色空间适合于显示系统，却并不适合于图像处理。
3.hsv(hue,saturation,value)颜色空间模型用h、s、v描述颜色特性，其中h定义颜色的频率，称为色调；s表示颜色的深浅程度，称为饱和度；v表示光照强度或明度。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。因此在图像处理中使用较多的是hsv空间。
4.新型hsv空间模型是一种有效实现图像rgb空间转换为hsv空间的技术，采用圆形投影面，通过直接投影计算色调、饱和度和明度，具有原理易于理解，饱和度更小的特点，本方法可以显著提升高饱和度弱光照图像增强的效果。
5.一直以来，弱光照图像增强是模式识别领域的一个重要课题，科研人员提出并发展了许多有显著意义和应用价值的方法。按其技术特点可以分为两类：基于数据驱动的方法和基于模型驱动的方法。基于数据驱动的方法使用大规模图像训练深度神经网络，使得深度神经网络能够产生弱光照图像的正常光照图像，基于数据驱动的方法要求高质量的大量训练图像，在实际应用中往往难以获得。基于模型驱动的方法，将图像rgb空间转换到hsv空间，针对光照通道v增强，然后将处理后的hsv空间图像转换到rgb空间，具有较好增强效果。新型hsv空间模型，具有较小的饱和度。


技术实现要素：

6.本发明的目的是提供一种新型hsv空间模型的构建方法，使其能够有效地实现图像rgb空间与图像新型hsv空间的转换，本发明不同于原始hsv空间模型，提出了一种直接、有效的新型hsv空间模型。
7.本发明采用的具体技术方案如下：
8.一种新型hsv空间模型的构建方法，具体包括以下步骤：
9.步骤一：通过图像采集，获得图像rgb空间。r表示图像rgb空间的红色(red)通道、g表示图像rgb空间的绿色(green)通道、b表示图像rgb空间的蓝色(blue)通道。{r、g、b}表示图像rgb空间的任意一个彩色点，其中r表示该彩色点的红色分量值，g表示该彩色点的绿色分量值，b表示该彩色点的蓝色分量值。图像rgb空间的r通道由该图像所有彩色点的r分量值构成，图像rgb空间的g通道由该图像所有彩色点的g分量值构成，图像rgb空间的b通道由
该图像所有彩色点的b分量值构成。
10.步骤二：求取图像rgb空间转换到新型hsv空间的模型。h表示图像新型hsv空间的色调(hue)通道、s表示图像新型hsv空间的饱和度(saturation)通道、v表示图像新型hsv空间的明度(value)通道。{h、s、v}表示图像新型hsv空间任意一个彩色点，其中h表示该彩色点的色调分量值，s表示该彩色点的饱和度分量值，v表示该彩色点的明度分量值。图像新型hsv空间的h通道由该图像所有彩色点的h分量值构成，图像新型hsv空间的s通道由该图像所有彩色点的s分量值构成，图像新型hsv空间的v通道由该图像所有彩色点的v分量值构成。
11.具体流程如下：
12.流程2.1：图像新型hsv空间中彩色点的明度分量值v定义如下：
13.v＝max(r,g,b)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
14.其中r、g、b分别是步骤二中图像rgb空间中彩色点的红色分量值、绿色分量值、蓝色分量值。max(r,g,b)表示取{r、g、b}中的最大值。
15.流程2.2：图像新型hsv空间中彩色点的饱和度分量值s定义如下：
[0016][0017]
其中v是流程2.1中得到的图像新型hsv空间中彩色点的明度分量值。
[0018]
流程2.3：根据步骤一中图像rgb空间彩色点的r、g、b分量值的大小关系，可以构建六个区间，分别是r＞g≥b，g≥r＞b，g＞b≥r，b≥g＞r，b＞r≥g，r≥b＞g。图像新型hsv空间中彩色点的色调分量值h在这六个区间分别求取，色调分量值h定义如下：
[0019][0020]
式(1)、式(2)和式(3)是图像rgb空间任意一个彩色点{r、g、b}转化为图像新型hsv空间对应彩色点{h、s、v}的模型。当图像rgb空间所有彩色点转换为图像新型hsv空间的彩色点后，即可获得图像新型hsv空间的h、s、v三通道。
[0021]
步骤三：求取步骤二中得到的图像新型hsv空间转换为rgb空间的模型。通过求解步骤二中式(1)，式(2)和式(3)，可以得到图像新型hsv空间转换为rgb空间的模型如下：
[0022][0023][0024][0025]
式(4)、式(5)和式(6)将图像新型hsv空间任意一个彩色点{h、s、v}转化为图像rgb空间对应的彩色点{r、g、b}。当图像新型hsv空间所有彩色点转换为图像rgb空间对应的彩色点后，即可获得图像rgb空间的r、g、b三通道值。
[0026]
本发明的有益效果：本发明将图像rgb空间到转换到新型hsv空间，与传统的hsv空间相比，本发明原理易于理解，饱和度更小，对提升高饱和度弱光照图像增强的性能具有重要价值；本发明针对弱光照图像增强中的图像颜色和光照的分离，将传统的基于线段缩放的hsv空间模型，改进为新型hsv空间模型，在有效实现算法的同时，获得的饱和度更小；本发明可显著提升高饱和度弱光照图像增强的效果；本发明从实际应用效果出发，其算法原理易于理解，饱和度小。
附图说明
[0027]
图1为本发明方法整体流程图。
[0028]
图2为rgb空间与图像新型hsv空间的几何关系图。
[0029]
图3为新型hsv空间的投影面几何示意图
具体实施方式
[0030]
为了加深对本发明的理解，下面将结合附图和实施例对本发明做进一步详细描
述，该实施例仅用于解释本发明，并不对本发明的保护范围构成限定。
[0031]
实施例：一种新型hsv空间模型的构建方法，其流程图如图1所示，具体包括以下步骤：
[0032]
步骤一：通过图像采集，获得图像rgb空间。r表示图像rgb空间的红色(red)通道、g表示图像rgb空间的绿色(green)通道、b表示图像rgb空间的蓝色(blue)通道。{r、g、b}表示图像rgb空间的任意一个彩色点，其中r表示该彩色点的红色分量值，g表示该彩色点的绿色分量值，b表示该彩色点的蓝色分量值。图像rgb空间的r通道由该图像所有彩色点的r分量值构成，图像rgb空间的g通道由该图像所有彩色点的g分量值构成，图像rgb空间的b通道由该图像所有彩色点的b分量值构成。
[0033]
步骤二：求取图像rgb空间转换到新型hsv空间的模型。图2是图像rgb空间与图像新型hsv空间的几何关系图。图2中，o为三维坐标系的原点，新型hsv空间的几何关系图。图2中，o为三维坐标系的原点，分别表示红色分量轴、绿色分量轴、蓝色分量轴，图像rgb空间由红、绿、蓝三色分量轴构成。p是图像rgb空间中任意一个彩色点，p点的红、绿、蓝三色分量值为{r、g、b}，彩色点p表示为p(r,g,b)。表示点o和点s连接构成的向量，为亮度轴，的长度表示为以t为圆心、为半径的圆表示为圆图2中，与垂直，与圆垂直，与圆处于同一平面。图3是图像新型hsv空间的投影面几何示意图，图3中的圆就是图2中的圆θh表示和之间的逆时针方向夹角，且0≤θh≤360
°
。
[0034]
h表示图像新型hsv空间的色调(hue)通道、s表示图像新型hsv空间的饱和度(saturation)通道、v表示图像新型hsv空间的明度(value)通道。{h、s、v}表示图像新型hsv空间任意一个彩色点，其中h表示该彩色点的色调分量值，s表示该彩色点的饱和度分量值，v表示该彩色点的明度分量值。图像新型hsv空间的h通道由该图像所有彩色点的h分量值构成，图像新型hsv空间的s通道由该图像所有彩色点的s分量值构成，图像新型hsv空间的v通道由该图像所有彩色点的v分量值构成。
[0035]
具体流程如下：
[0036]
流程2.1：图像新型hsv空间中彩色点的明度分量值v定义如下：
[0037]
v＝max(r,g,b)
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0038]
其中，r、g、b是步骤2中图像rgb空间中彩色点的红色分量值、绿色分量值、蓝色分量值。max(r,g,b)表示取{r、g、b}中的最大值。
[0039]
流程2.2：图像新型hsv空间中彩色点的饱和度分量值s定义如下：
[0040][0041]
其中，v是步骤2.1中得到的图像新型hsv空间中彩色点的明度分量值，为图3中p(r,g,b)到亮度轴的距离，为图3中圆的半径。
[0042]
流程2.3：根据步骤2中图像rgb空间彩色点的r、g、b分量值的大小关系，可以构建六个区间，分别是r＞g≥b，g≥r＞b，g＞b≥r，b≥g＞r，b＞r≥g，r≥b＞g，如图3所示，图像
新型hsv空间中彩色点的色调分量值h在六个区间分别求取，表示如下：
[0043][0044]
θ表示和之间的夹角，且0≤θ≤180
°
，这样有：
[0045][0046]
由和之间的夹角余弦公式，有
[0047][0048]
这样，色调h可以计算表示为：
[0049][0050]
式(1)、式(2)和式(6)是图像rgb空间任意一个彩色点{r、g、b}转化为图像新型hsv空间对应彩色点{h、s、v}的模型。当图像rgb空间所有彩色点转换为图像新型hsv空间对应的彩色点后，即可获得图像新型hsv空间的h、s、v三通道。
[0051]
步骤3：求取步骤2中得到的图像新型hsv空间转换为图像rgb空间的模型。通过求解步骤2中式(1)，式(2)和式(6)，可以得到图像新型hsv空间转换为图像rgb空间的模型如下：
[0052][0053][0054][0055]
式(7)、式(8)和式(9)将图像新型hsv空间任意一个彩色点{h、s、v}转化为图像rgb空间对应的彩色点{r、g、b}。当图像新型hsv空间所有彩色点转换为图像rgb空间对应的彩色点后，即可获得图像rgb空间的r、g、b三通道。
[0056]
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征及优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。