MATLAB 如何使用HSV颜色空间进行颜色分割

在数字图像处理中，从图像中提取特定颜色或颜色范围，并丢弃所有其他颜色的过程称为颜色分割。在图像中，通过创建一个二进制掩码来执行颜色分割，以选择图像中处于指定颜色范围的所有像素。

颜色分割通常在特定颜色空间（如RGB（红-绿-蓝）颜色空间或HSV（色调-饱和度-值）颜色空间等）中使用。

在本文中，我们将学习如何使用MATLAB编程在HSV颜色空间中执行颜色分割。

在HSV颜色空间中，颜色分割是通过考虑图像的色调分量来实现的。其中，“色调”表示颜色的色调。从0到1的范围表示HSV颜色空间中色调值的整个颜色光谱。

颜色分割广泛应用于图像处理中，用于执行诸如去除背景、图像分割、对象识别等各种任务。

现在，让我们借助MATLAB示例程序来了解在HSV颜色空间中进行颜色分割的过程。

在图像中从红色到绿色进行颜色分割

示例

% MATLAB program to perform color slicing to green using HSV color space
% Read the input image
in_img = imread('https://www.tutorialspoint.com/assets/questions/media/14304-1687425236.jpg');

% Convert the image from RGB format to HSV format
hsv = rgb2hsv(in_img);

% Extract the Hue channel of the HSV image
h = hsv(:, :, 1);

% Change all hue values within the red color range to green color
red_range = [0, 0.1]; % Red color range in HSV
h(h >= red_range(1) | h <= red_range(2)) = 0.3333; % Green color Hue value is 0.3333

% Replace the original Hue channel in the HSV image with the modified Hue channel
hsv(: , :, 1) = h;

% Convert the modified HSV image back to RGB image
out_img = hsv2rgb(hsv);

% Display the orignal image and the color-sliced image in green
figure;
subplot(1, 2, 1); imshow(in_img); title('Original Image');
subplot(1, 2, 2); imshow(out_img); title('Color Sliced to Green');

输出

MATLAB 如何使用HSV颜色空间进行颜色分割

代码解释

在这个MATLAB代码中，我们首先使用‘imread’函数读取一个RGB图像，并将其存储在变量‘in_img’中。接下来，我们使用‘rgb2hsv’函数将输入图像从RGB颜色空间转换为HSV颜色空间，并将其存储在变量‘hsv’中。然后，我们提取HSV图像的色调通道，并将其存储在变量‘h’中。

之后，我们在HSV颜色空间中指定了红色范围‘red_range’。然后，我们将该范围内的所有色调值设置为0.3333，即HSV空间中绿色的色调值。

接下来，我们用修改后的色调通道‘h’替换HSV图像中的原始色调通道‘hsv’，以应用颜色切片。然后，我们使用‘hsv2rgb’函数将修改后的HSV图像转换回RGB图像，以获取经过颜色切片的RGB图像，并将结果存储在变量‘out_img’中。

最后，我们使用‘imshow’函数显示原始图像和经过颜色切片到绿色的图像。

对图像进行从红色到紫色的颜色切片

示例

% MATLAB program to perform color slicing using HSV color space
% Read the input image
in_img = imread('https://www.tutorialspoint.com/assets/questions/media/14304-1687425236.jpg');

% Convert the image from RGB format to HSV format
hsv = rgb2hsv(in_img);

% Extract the Hue channel of the HSV image
h = hsv(:, :, 1);

% Change all hue values within the red color range to violet color
red_range = [0, 0.1]; % Red color range in HSV
h(h >= red_range(1) | h <= red_range(2)) = 0.8; % Violet color code in HSV is 0.8

% Replace the original Hue channel in the HSV image with the modified Hue channel
hsv(:, :, 1) = h;

% Convert the modified HSV image back to RGB iimage
out_img = hsv2rgb(hsv);

% Display the orignal image and the color-sliced image in violet
figure;
subplot(1, 2, 1); imshow(in_img); title('Original Image');
subplot(1, 2, 2); imshow(out_img); title('Color Sliced to Violet');