1.标准化gamma空间和颜色空间 为了减少光照因素的影响，首先需要将整个图像进行规范化。在图像的纹理强度中，局部的表层曝光贡献的比重较大，所以，这种压缩处理能够有效地降低图像局部的阴影和光照变化。因为颜色信息作用不大，通常先转化为灰度图 Gamma压缩公式： 比如可以取Gamma=1/2

基于hsv颜色空间的双边滤波图像去雾增强算法的MATLAB仿真

1.实现YPbPr颜色空间的绘制 2.实现RGB颜色空间的绘制 3.实现HSV颜色空间的绘制 4.实现HSL颜色空间的绘制 5.实现Lab颜色空间的绘制 6..实现Luv颜色空间的绘制 7.实现Lch颜色空间的绘制

概要 这是这学期数字图像处理课的第一份作业好久没懂python手都快生了，调了好久才搞出来。 HSI颜色模型是一个满足计算机数字化颜色管理需要的高度抽象模拟的数学模型。HIS模型是从人的视觉系统出发，直接使用颜色三要素–色调（Hue）、饱和度（Saturation）和亮度（Intensity，有时也翻译作密度或灰度）来描述颜色。 RGB向HSI模型的转换是由一个基于笛卡尔直角坐标系的单位立方体向基于圆柱极坐标的双锥体的转换。基本要求是将RGB中的亮度因素分离，通常将色调和饱和度统称为色度，用来表示颜色的类别与深浅程度。在图中圆锥中间的横截面圆就是色度圆，而圆锥向上或向下延伸的便是亮度分量的表示

【人民币识别】基于RGB颜色空间实现人民币序列号识别含Matlab源码

彩色图像分割一直是彩色图像处理与分析中最为困难的不可缺少的步骤，针对图像分割质量直接在很大程度上影响了图像后期分析的效果，提出了一种基于HSI和LAB颜色空间的彩色图像分割方法。该方法在HSI颜色空间用最优阈值方法进行阈值分割，在LAB颜色空间采用基于K均值聚类图像分割，然后将两次分割结果进行区域合并，最后进行加窗滤波消除噪声。对林区活立木真彩色图像进行分割的实验结果表明，该方法能够精准地将活立木从背景中提取出来。

0 引  言 　　随着多媒体和通信技术的发展，视频图像处理的实时性成为人们关注的热点。视频图像处理一般都是用数字信号处理器(digital signal processor，DSP)来完成的。为了满足实时性要求，往往采用多DSP或DSP阵列的方法，使系统在成本、重量、功耗等方面都会快速升高。现场可编程门阵列(FPGA)运算的并行性和内嵌DSP核等特点，能够提高运算速度满足视频处理的实时性要求。在视频图像显示、处理时，采用的颜色空间主要有RGB，YCrCb两种。RGB基于三基色原理，颜色实现简单，在计算机、电视机显示系统中应用广泛，YCrCb将颜色的亮度信号与色度信号分离，易于实现压缩，方便传

基于HSV颜色空间的图像分块聚类，曾璐，黄朝兵，论文提出了一种将聚类和区域生长有机融合的彩色图像分割方法。为了捕获图像的纹理特征, 首先将图像划分成 16×16 子块, 然后在块中按

Matlab利用序列离散点绘制渐变颜色空间曲线-附件资源

介绍两种颜色空间变换算法的实现，分别是rgb->lab和rgb->luv