9、图像处理中的颜色与直方图技术

图像处理中的颜色与直方图技术

1. 颜色空间基础

颜色的表示方式有多种，其中色调（Hue）、饱和度（Saturation）和明度（Value）颜色空间的引入，是因为它符合人类自然组织颜色的方式。人类倾向于用直观的属性来描述颜色，如色泽、鲜艳度和亮度，这三个属性也是大多数现象颜色空间的基础。
- 色调（Hue） ：表示主导颜色，我们给颜色起的名字（如绿色、黄色、蓝色和红色）对应不同的色调值。在8位图像中，色调通常用0到180之间的角度值表示（原本是0到360度，OpenCV将其除以2以适应1字节范围）。例如，天空和水的色调值约为200度（对应蓝色），背景中树木的绿色调约为90度。需要注意的是，对于饱和度非常低的颜色，色调的评估不太可靠。
- 饱和度（Saturation） ：反映颜色的鲜艳程度。柔和的颜色饱和度低，而彩虹的颜色饱和度高。饱和度值在0到1.0之间，对于8位图像，会重新缩放到0到255之间。在灰度图像中，当R、G、B三个分量都相等时，饱和度值为0。例如，城堡不同屋顶的深灰色石头，其饱和度为0。不过，在饱和度图像中，原始图像的非常暗的区域可能会出现白色斑点，这是因为饱和度只衡量BGR值的最大和最小值之间的相对差异，像(1,0,0)这样的三元组饱和度为1.0，但看起来是黑色，所以暗区域的饱和度值不可靠。
- 明度（Value） ：在OpenCV的HSV空间实现中，它被定义为三个BGR分量的最大值，是亮度概念的一种简单实现。若要更好地匹配人类视觉系统对亮度的定义，可使用感知均匀的L a b 和L u v 颜色