在智能视频监控系统中，运动阴影如果被误判为运动目标，将会影响到场景中运动目标的准确提取、跟踪和预测。针对这一问题，设计了一种基于HSV颜色空间的阴影去除方法。方法首先将背景差法和三帧差分法相结合，用于提取运动目标，再将提取的含有阴影的运动目标区域映射到其HSV色彩空间，通过与背景和相邻帧的亮度、饱和度比较，实现对阴影区域的检测和去除 ,处理过程中无需提前确定特征判别参数。将所设计的方法在标准高速公路视频数据库中进行测试并应用于实时的视频监控系统，验证结果表明该方法能更加有效的消除阴影，从而准确的检测出运动目标，同时方法对光线变化具有一定的鲁棒性。

颜色空间转化的C++代码，可直接运行，RGB转HSV,HSI,LAB

多颜色空间的内窥镜图像血管增强方法-王强

1.颜色空间转换是非常基础的操作。 2.包含YUV格式的颜色空间原始文件Mona.yuv。 3.包含RGB格式的颜色空间原始文件Mona.rgb。

RGB LAB HSV等多种颜色空间的转换MATLAB代码

RGB、Lab、YUV、HSI、HSV等颜色空间的区别

常用的图片都是用RGB颜色模型表示，将RGB转换为HSV空间

高斯混合模型广泛应用于基于背景建模的运动目标检测中。首先在 YCbCr颜色空间采用自适应高斯混合 模型对背景的每个像素建模;然后,对输入的当前帧图像的每一像素值与该像素点对应的高斯混合背景模型的各 个高斯模型进行比较,将前景运动区域(包括运动目标、投射阴影)从场景中提取出来;最后,采用局部二元图( Lo-cal Binary Pattern,LBP)来提取纹理特征,利用背景在阴影覆盖前后的纹理相似性去除投射阴影,同时结合阴影的空 间几何特性优化运动目标检测结果。实验结果表明,该算法能有效地检测出投射阴影和

图像颜色空间转换代码，采用C/C++源码实现，将rgb值转换到hsv空间(rgb2hsv)、hsl空间(rgb2hsl)和hsi空间(rgb2hsi)，只需要提供RGB三个值即可直接转换到对应的颜色空间通道的值。

RGB颜色空间的显示图，利用程序显示出来，三维空间显示出来，便于实验、论文的实验说明，呈现出来的是矢量图；