图像处理之图像格式变换和色彩增强---rgb2hsi2hsv 色彩增强-白红宇

图像处理之图像格式变换和色彩增强---rgb2hsi2hsv 色彩增强

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发布时间：2019-06-25

本文共 3499 字，大约阅读时间需要 11 分钟。

从昨天折腾到今天。再折腾下去我都要上主楼了

大致和灰度图均衡是一样的，主要是不能像平滑什么的直接对R,G,B三个分量进行。这样出来的图像时没法看的。因此我们要对亮度进行均衡。而HSI彩色空间中的分量I代表图像的亮度，和图像的彩色信息无关，所以它是我们perfect的折腾对象。

一、首先，就是把图像从RGB空间转换到HSI空间。原理我就很懒的截图了：

（引自《数字图像处理第三版》（中文版）P280）

实现代码如下：

1 void RGBtoHSI(float r,float g,float b,float *h,float *s,float *i) 2 { 3     float pi = 3.1415926; 4     float temp = sqrt((r-g)*(r-g)+(r-b)*(g-b)); 5     temp = temp > 0?temp:0.01; 6     if(b<=g) 7         *h = acos(((r-g+r-b)/2.0)/temp); 8     else 9         *h = 2*pi - acos(((r-g+r-b)/2.0)/temp);10     temp = r+g+b>0?r+g+b:0.01;11     *s = 1.0-(3.0/temp)*min(r,g,b);12     *i = (r+g+b)/3.0;13 }

二、当然在进行直方图均衡以后我们还要把HSI转换回RGB，要不然我不知道怎么把它画出来。原理还是截图如下：

代码如下：

1 void HSItoRGB(float h,float s,float i,float *r,float *g,float *b) 2 { 3     float pi = 3.1415926; 4     float otz =2*pi / 3; 5     if(h >=0 && h < otz) 6     { 7         *b = i*(1.0-s); 8         *r = i*(1.0+(s*cos(h))/(cos(pi/3.0-h))); 9         *g = 3.0*i-(*b+*r);10     }11     else if(h >= otz && h < 2 * otz)12     {13         *r = i*(1-s);14         *g = i*(1+(s*cos(h-otz))/(cos(pi -h)));15         *b = 3*i-(*g+*r);16     }17     else18     {19         *g = i*(1-s);20         *b = i*(1+(s*cos(h-otz*2))/(cos(5*pi/6-h)));21         *r = 3*i-(*g+*b);22     }23 }

第四行定义的otz这个变量就代表2pi/3，即120度，其实有了变量pi完全可以把它省略掉的。

最主要的注意就是除法中除数不能为零，所以第5行和第10行对于即将作为除数的temp都有个判断，其他的照着公式打就可了。头文件里要包含#include "cmath"。

三、最后对分量I进行直方图均衡，基本和对灰度图像进行直方图均衡时一样的步骤，然后再调用上面的HSItoRGB()函数把图像转回到RGB空间画出来就好了。最最最最最最最重要的一天（这个bug我调了很久）就是从HSI转回到RGB空间的时候分量R,G,B的值有可能超过255，一定要修改成255,见下面代码的73~75行！要不出来的图像会吓死你。

代码如下：

1 void MainWindow::on_action_color_zhifang_triggered() 2 { 3     width = image_png.width(); 4     height = image_png.height(); 5     grayImg = QImage(width,height,QImage::Format_ARGB32); 6  7     //存放HSI空间分量的结构体 8     typedef struct HSI{ 9         float h;10         float s;11         float i;12     }hsi;13 14     //申请一个二维结构体数组，存放每个像素转换到HSI空间后三分量的值15     hsi **p = new hsi*[height];16     for(int i = 0;i < height;i++)17         p[i] = new hsi[height];18 19     //遍历图像，调用函数RGBtoHSI()转换到HSI空间20     float max = 0;21     for(int i = 0;i < width;i++)22     {23         for(int j = 0;j < height;j ++)24         {25             QRgb rgb = image_png.pixel(i,j);26             RGBtoHSI(qRed(rgb),qGreen(rgb),qBlue(rgb),&p[i][j].h,&p[i][j].s,&p[i][j].i);27             max = max > p[i][j].i?max:p[i][j].i;28         }29     }30     //qDebug()<
      
       <= n;i++)40         II[i] = 0;41 42     //计算频率，即nk43     for(int i = 0;i < width;i++)44     {45         for(int j = 0;j < height;j ++)46         {47             II[(int)(p[i][j].i+0.5)]++;48         }49     }50 51     //计算每个数量级出现的概率52     for(int i = 0;i <= n;i++)53     {54         IIPro[i] = (II[i]*1.0)/(width*height);55     }56 57     //概率累加并计算均值58     IITemp[0] = IIPro[0];59     for(int i = 1;i <= n;i++)60     {61         IITemp[i] = IITemp[i-1]+IIPro[i];62 63         IIJun[i]= n*IITemp[i];64     }65     for(int i=0;i
       
         255?255:(int)(r+0.5);74             g = g > 255?255:(int)(g+0.5);75             b = b > 255?255:(int)(b+0.5);76             grayImg.setPixel(i,j,qRgb(r,g,b));77          }78      }79 80     update();81 }

实现的效果如下图所示，左边是原图，右边是亮度均衡后的图像：

http://www.cnblogs.com/DemonEdge/p/3422381.html

http://www.cnblogs.com/jianxinzhou/p/4086806.html 网络神经

http://www.cnblogs.com/easymind223/p/3462195.html hsv 拉升

http://baike.baidu.com/view/2969062.htm?from_id=852&type=syn&fromtitle=HDR&fr=aladdin hdr alg

转载于:https://www.cnblogs.com/pengkunfan/p/4087264.html

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