运动目标检测中阴影去除算法的研究与实现(11)
发布时间:2021-06-05
发布时间:2021-06-05
毕业设计论文 运动目标检测中阴影去除算法的研究与实现
因此它比其他彩色模型更利于开发基于彩色描述的图像处理方法;另一方面,HSV彩色模型能够使人更自然、更直观地解释和感受颜色。
HSV模型的三维表示从RGB立方体演变而来,对应于圆柱坐标系中的一个圆锥形子集,其中的每一种颜色和它的补色相差180,所有的颜色均定义在六棱锥(图1.2)中。在六棱锥中,饱和度沿水平轴测量,而亮度值沿通过六棱锥中心的垂直轴测量。 绿(120青黄红(0°)
V白灰度
色彩角
V=0 黑
饱和度
图1.2 HSV颜色模型示意图
色调(H)描述一种颜色放在色谱的什么位置。例如,红色、黄色、蓝色或绿色。如同在一个彩虹中,开始和末尾的颜色都是红色。色调用与水平轴之间的角度来表示,范围从0°到360°。六边形的顶点以60°为间隔。黄色位于60°处,绿色在120°处,而青色在180°处,与红色相对,相补的颜色之间互成180°。
饱和度(S)指颜色的纯度和浓度的大小。饱和值从0到1变化,纯度是指添加了多少白色到颜色中。低的值提供一个中性、阴暗的颜色,而高的值提供一个强烈的、纯的颜色。在此模型中它表示所选色彩的纯度与该色彩的最大纯度(S=1)的比率。当S=1时,此时的得到最纯的颜色,并不是白色。当S=0.5时所选色彩的纯度为二分之一。当S=0时,只有灰度。
亮度(V)的值从六边形顶点的0变化到顶部的1,顶点值为0,表示黑色。在六边形顶部的颜色强度最大。当V=1,S=1时,即纯色彩,而并不是白色,白色为V=1且S=0的点。
HSV对多数用户来说是一个较直观的模型。从指定一种纯彩色开始,即指定色调(H)且让V=S=1,我们可以通过加入白色或黑色到纯色彩中来描述所要的颜色。增加黑色即减小V而S保持不变。如果要得到深蓝色,则V=0.4,S=1且H=240°。同样,将白色加入所选的色彩中时,则参数S减小而V保持不变。浅蓝色就可以用S=0.3,V=1且H=240°来设定。添加一些黑色和白色,则需要同时减小V和S。HSV颜色空间能够清晰地将颜色分为色度和亮度,而阴影不会改变背景的色度,故常用此颜色空间来进行阴影检测。
2.3 数学形态学
数学形态学(Mathematical Morphology,简称形态学)是研究数字图像形态结构特征的理论,它通过对目标图像的形态变换实现结构分析和特征提取。数学形态学以严格的数