由RGB到HSV的轉換詳解
1RGB色彩空間
在圖像處理中，最常見的就是RGB色彩模型。在RGB模型中，每種顏色出現在紅、綠、藍的原色光譜分量中。該模型基於笛卡爾坐標系。如圖1所示，RGB原色值位於3個角上；二次色青色，深紅色和黃色位於另外三個角上，黑色位於原點處，白色位於裡原點最遠的角上。
圖1 RGB色彩模型
圖1左 RGB彩色立方體示意圖。圖1右，RGB 24bit彩色立方體。原點到白色頂點的中軸線是灰度線，r、g、b三分量相等，強度可以由三分量的向量表示。
用RGB來理解色彩、深淺、明暗變化：
色彩變化：三個坐標軸RGB最大分量頂點與黃紫青YMC色頂點的連線
深淺變化：RGB頂點和CMY頂點到原點和白色頂點的中軸線的距離
明暗變化：中軸線的點的位置，到原點，就偏暗，到白色頂點就偏亮
光學的分析
三原色RGB混合能形成其他的顏色，並不是說物理上其他顏色的光是由三原色的光混合形成的，每種單色光都有自己獨特的光譜，如黃光是一種單色光，但紅色與綠色混合能形成黃色，原因是人的感官系統所致，與人的生理系統有關。
只能說將三原色光以不同的比例複合後，對人的眼睛可以形成與各種頻率的可見光等效的色覺。
2 HSV色彩空間
HSV色彩空間如圖2所示圓錐體。色度表示圓錐角。HSV(Hue, Saturation, Value)是根據顏色的直觀特性由A. R. Smith在1978年創建的一種顏色空間, 也稱六角錐體模型(Hexcone Model)。
這個模型中顏色的參數分別是：色調（H），飽和度（S），明度（V）。
色調H
用角度度量，取值範圍為0°～360°，從紅色開始按逆時針方向計算，紅色為0°，綠色為120°,藍色為240°。它們的補色是：黃色為60°，青色為180°,品紅為300°；
飽和度S
飽和度S表示顏色接近光譜色的程度。一種顏色，可以看成是某種光譜色與白色混合的結果。其中光譜色所佔的比例愈大，顏色接近光譜色的程度就愈高，顏色的飽和度也就愈高。飽和度高，顏色則深而豔。光譜色的白光成分為0，飽和度達到最高。通常取值範圍為0%～100%，值越大，顏色越飽和。
明度V
明度表示顏色明亮的程度，對於光源色，明度值與發光體的光亮度有關；對於物體色，此值和物體的透射比或反射比有關。通常取值範圍為0%（黑）到100%（白）。
圖2 HSV色彩模型
3 RGB色彩空間轉HSV
4 HSV在圖像處理應用
HSV在用於指定顏色分割時，有比較大的作用。
H和S分量代表了色彩信息。
分割應用：
用H和S分量來表示顏色距離，顏色距離指代表兩種顏色之間的數值差異。
Androutsos等人通過實驗對HSV顏色空間進行了大致劃分，亮度大於75%並且飽和度大於20%為亮彩色區域，亮度小於25%為黑色區域，亮度大於75%並且飽和度小於20%為白色區域，其他為彩色區域。
對於不同的彩色區域，混合H與S變量，劃定閾值，即可進行簡單的分割。
5 matlab實現RGB轉HSV
clear
clc
close all
img = imread('1.bmp');
figure, imshow(img), title('RGB image')
img = im2double(img);
R = img(:,:,1);
G = img(:,:,2);
B = img(:,:,3);
imgsize = size(img);
row = imgsize(1);
column = imgsize(2);
%%Calculation Of V
for i=1:1:row
for j=1:1:column
maxMatrix(i,j) =max(max(R(i,j),G(i,j)),B(i,j));
minMatrix(i,j) =min(min(R(i,j),G(i,j)),B(i,j));
end
end
V = maxMatrix;
figure, imshow(V), title('V image without using rbg2hsv ')
%% Calculation Of S
for i=1:1:row
for j=1:1:column
if V(i,j) == 0
S(i,j) = 0;
else
S(i,j) = (maxMatrix(i,j)-minMatrix(i,j)) / maxMatrix(i,j);
end
end
end
figure, imshow(S), title('S image without using rgb2hsv ')
%% Calculation Of H
for i=1:1:row
for j=1:1:column
if maxMatrix(i,j) == R(i,j)
H(i,j) = (1/6)*(0 + ((G(i,j) -B(i,j)) / (maxMatrix(i,j)-minMatrix(i,j))));
elseif maxMatrix(i,j) == G(i,j)
H(i,j) = (1/6)*(2 + ((B(i,j) -R(i,j)) / (maxMatrix(i,j)-minMatrix(i,j))));
elseif maxMatrix(i,j) == B(i,j)
H(i,j) = (1/6)*(4 + ((R(i,j) -G(i,j)) / (maxMatrix(i,j)-minMatrix(i,j))));
end
if H(i,j) < 0
H(i,j) = H(i,j) + 360;
end
end
end
figure, imshow(H), title('H image without using rgb2hsv ')
HSV = cat(3,H,S,V);
figure, imshow(HSV), title('HSV image without using rgb2hsv ')
實驗原圖
V分量
S分量
H分量
HSV圖像（RGB轉換後）
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