这是一篇基于肤色的HSV颜色模型下的人脸检测相关的论文，详细介绍了人脸检测相关方面的知识

利用HSV色彩空间进行车牌定位的研究，钱鹰，甘胜军，为了解决复杂环境中车牌的定位问题,提出了一个结合车牌颜色特征、灰度特征、几何形状特征的通用车牌定位方法,首先根据中国车牌的�

颜色列表（中英文名称，RGB HSV CMYK值）

1.实现HSV颜色空间模型的绘制 2.代码注释详尽 3.标注有格子线条，颜色色调按区域划分 1.实现HSV颜色空间模型的绘制 2.代码注释详尽 3.标注有格子线条，颜色色调按区域划分

一、课题题目 基于MATLAB的虫害检测系统 二、课题背景介绍 中国为农业大国，因此在农业病虫害防治等方面积累了丰富的经验，但在实际工作过程中也存在许多问题。如过于依赖传统经验，对突如而来的新型病虫害问题研究不够到位，如由于判断者主观上面的一些模糊，而带来整个病害的误判，并且不同的地区，由于病虫害的多样性以及一般的病虫害，其中大多数是由多种害虫和多种病原体的入侵引起的。 对于国外来说，农业病虫害也是他们所遇到的一个大问题，如苹果来说，可分为有机苹果、无机苹果、新西兰苹果等类别，来分类进行病虫害识别。如苹果黑星病、霉斑病、火疫病、苹果蚜虫、苹果木虱、苹果蠢蛾等等。 无论是国外还是国内病虫与病虫之间的组合，加上原有病虫的种类就非常的多，因此，病虫之间所有的组合的可能就非常的大，而这些都需要人工记住并且熟悉此种虫害的类别、在叶片上所呈现的图像是什么，这对于人工来说十分的困难，费时费力，而且不利于普遍推广。目前，病虫害的防治存在诸多问题，如总是使用化学农药来控制农业病虫害的频繁发生，尽管其特点是快速，有效，灵活，但由于应用数量的增加，农业成本有所提高，抗虫性也有所提高很难知道哪些病虫害是由不同的病虫害引起的。因此，对于计算机视觉的病虫害图像识别技术的研究与应用推广迫在眉睫，怎样在农业生产中应用信息技术，如何提高农业自动化水平是当前的研究方向。

为了解决低照度图像的细节信息缺少和清晰度低的问题,在HSV(Hue, Saturation, Value)色彩空间中,采用非下采样剪切波变换(NSST)与Retinex理论的融合算法对低照度图像进行处理。首先对HSV空间的V分量进行分解,得到多个高通子带与一个低通子带,对高通子带采用改进的基于贝叶斯萎缩的自适应阈值算法完成去噪,对低通子带采用改进的自适应局部色调映射算法提高对比度,然后对两个子带进行NSST逆变换以得到新的V分量并对其进行白平衡处理,最后将处理后的图像反转到RGB(Red,Green,Blue)空间中得到结果图像。实验结果表明,所提算法能够改善低照度图像的质量,提高清晰度与对比度。

打开软件，将光标放置在要取色的点处，按下键盘A键就可得到改点的RGB值和HSV值

基于HSV图像检索matlab代码，效果较好。

matlab实现的等间隔量化的HSV（颜色特征）