一种快速HSI空间模型的构建方法

一种快速hsi空间模型的构建方法
技术领域
1.本发明属于模式识别领域，具体的说是一种快速hsi空间模型的构建方法，使其能够更加快速地实现图像rgb空间与hsi空间的转换。


背景技术：

2.日常可见到的彩色图像大都以rgb颜色空间进行编码。rgb颜色空间以红r(red)、绿g(green)、蓝b(blue)三种基本色为基础，进行不同程度的叠加，产生丰富而广泛的颜色，所以俗称三基色模式。但在科学研究一般不采用rgb颜色空间，因为它将色调，亮度，饱和度三个量放在一起表示，很难分开，所以，rgb颜色空间适合于显示系统，却并不适合于图像处理。
3.hsi(hue，saturation，intensity)颜色空间模型用h、s、i描述颜色特性，其中h定义颜色的频率，称为色调；s表示颜色的深浅程度，称为饱和度；i表示强度或亮度。色调是描述纯色的属性(纯黄色、橘黄或者红色)；饱和度给出一种纯色被白光稀释的程度的度量；亮度是一个主观的描述。hsi彩色模型可在彩色图像中分离彩色信息(色调和饱和度)和光照信息(亮度分量)，使得hsi模型成为开发基于彩色描述的图像处理方法的良好工具。
4.快速hsi空间模型是一种快速实现图像rgb空间转换为hsi空间的技术，采用圆形投影面计算饱和度，使用夹角余弦值表示色调，具有计算速度快，饱和度小的特点，本方法可以显著提升高饱和度弱光照图像增强的效果。
5.一直以来，弱光照图像增强是模式识别领域的一个重要课题，科研人员提出并发展了许多有显著意义和应用价值的方法。按其技术特点可以分为两类：基于数据驱动的方法和基于模型驱动的方法。基于数据驱动的方法使用大规模图像训练深度神经网络，使得深度神经网络能够产生弱光照图像的正常光照图像，基于数据驱动的方法要求高质量的大量训练图像，在实际应用中往往难以获得。基于模型驱动的方法，将图像rgb空间转换到hsi空间，针对光照通道i增强，然后将处理后的hsi空间图像转换到rgb空间，具有较好增强效果。快速hsi空间模型，具有较快的速度，较小的饱和度。


技术实现要素：

6.本发明的目的是提供一种快速hsi空间模型的构建方法，使其能够更加快速的实现rgb与hsi三通道的转换。
7.本发明采用的具体技术方案如下：
8.一种快速hsi空间模型的构建方法，具体包括以下步骤：
9.步骤一：通过图像采集，获得图像rgb空间。r(red)表示图像rgb空间的红色通道、g(green)表示图像rgb空间的绿色通道、b(blue)表示图像rgb空间的蓝色通道。{r、g、b}表示图像rgb空间的任意一个彩色点，其中r表示该彩色点的红色分量值，g表示该彩色点的绿色分量值，b表示该彩色点的蓝色分量值。图像rgb空间的r通道由该图像所有彩色点的r分量值构成，图像rgb空间的g通道由该图像所有彩色点的g分量值构成，图像rgb空间的b通道由
该图像所有彩色点的b分量值构成。
10.步骤二：求取图像rgb空间转换到快速hsi空间的模型。h(hue)表示图像快速hsi空间的色调通道、s(saturation)表示图像快速hsi空间的饱和度通道、i(intensity)表示图像快速hsi空间的亮度通道。{h、s、i}表示图像快速hsi空间任意一个彩色点，其中h表示该彩色点的色调分量值，s表示该彩色点的饱和度分量值，i表示该彩色点的亮度分量值。图像快速hsi空间的h通道由该图像所有彩色点的h分量值构成，图像快速hsi空间的s通道由该图像所有彩色点的s分量值构成，图像快速hsi空间的i通道由该图像所有彩色点的i分量值构成。具体流程如下：
11.流程2.1：图像快速hsi空间中彩色点的亮度分量值i定义如下：
[0012][0013]
其中r、g、b分别是步骤一中图像rgb空间中彩色点的红色分量值、绿色分量值、蓝色分量值。
[0014]
流程2.2：图像快速hsi空间中彩色点的饱和度分量值s定义如下：
[0015][0016]
流程2.3：图像快速hsi空间中彩色点的色调分量值h定义如下：
[0017][0018]
式(1)、式(2)和式(3)是图像rgb空间任意一个彩色点{r、g、b}转化为图像快速hsi空间对应的彩色点{h、s、i}的模型。当图像rgb空间所有彩色点转换为图像快速hsi空间对应的彩色点后，即可获得图像快速hsi空间的h、s、i三通道。
[0019]
步骤三：求取步骤二中得到的图像快速hsi空间转换为rgb空间的模型。通过求解步骤二中式(1)，式(2)和式(3)，可以得到图像快速hsi空间转换为rgb空间的模型如下：
[0020][0021][0022][0023]
式(4)、式(5)和式(6)将图像快速hsi空间任意一个彩色点{h、s、i}转化为图像rgb空间对应的彩色点{r、g、b}。当图像快速hsi空间所有彩色点转换为图像rgb空间对应的彩色点后，即可获得图像rgb空间的r、g、b三通道。
[0024]
本发明的有益效果：本发明将图像rgb空间到转换到hsi空间，与传统的hsi空间相比，本方法饱和度更小，转换速度更快，对提升高饱和度弱光照图像增强的性能具有重要价值；本发明针对弱光照图像增强中的图像颜色和光照的分离，将传统的基于三角形投影面的hsi空间模型，改进为基于圆形投影面的快速hsi空间模型，使用夹角余弦值表示色调，计算速度更快，饱和度更小；本发明可以显著提升高饱和度弱光照图像增强的效果；本发明从
实际应用效果出发，计算速度快，饱和度小。
附图说明
[0025]
图1为本发明方法整体流程图。
[0026]
图2为图像rgb空间与快速hsi空间的几何关系图。
具体实施方式
[0027]
为了加深对本发明的理解，下面将结合附图和实施例对本发明做进一步详细描述，该实施例仅用于解释本发明，并不对本发明的保护范围构成限定。
[0028]
实施例：一种快速hsi空间模型的构建方法，其流程图如图1所示，具体包括以下步骤：
[0029]
步骤一：通过图像采集，获得图像rgb空间。r(red)表示图像rgb空间的红色通道、g(green)表示图像rgb空间的绿色通道、b(blue)表示图像rgb空间的蓝色通道。{r、g、b}表示图像rgb空间的任意一个彩色点，其中r表示该彩色点的红色分量值，g表示该彩色点的绿色分量值，b表示该彩色点的蓝色分量值。图像rgb空间的r通道由该图像所有彩色点的r分量值构成，图像rgb空间的g通道由该图像所有彩色点的g分量值构成，图像rgb空间的b通道由该图像所有彩色点的b分量值构成。
[0030]
步骤二：求取图像rgb空间转换到快速hsi空间的模型。
[0031]
图2是图像rgb空间与图像快速hsi空间的几何关系图。图2中，o为三维坐标系的原点，分别表示红色分量轴、绿色分量轴、蓝色分量轴，图像rgb空间由红、绿、蓝三色分量轴构成。p是图像rgb空间中任意一个彩色点，p点的红、绿、蓝三色分量值为{r、g、b}，彩色点p表示为p(r,g,b)。表示点o和点s连接构成的向量，表示亮度轴，的长度表示为δaqf是以t为中心、为边长的等边三角形。图2中，与垂直，与δaqf垂直，与δaqf处于同一平面。
[0032]
h(hue)表示图像快速hsi空间的色调通道、s(saturation)表示图像快速hsi空间的饱和度通道、i(intensity)表示图像快速hsi空间的亮度通道。{h、s、i}表示图像快速hsi空间任意一个彩色点，其中h表示该彩色点的色调分量值，s表示该彩色点的饱和度分量值，i表示该彩色点的亮度分量值。图像快速hsi空间的h通道由该图像所有彩色点的h分量值构成，图像快速hsi空间的s通道由该图像所有彩色点的s分量值构成，图像快速hsi空间的i通道由该图像所有彩色点的i分量值构成。
[0033]
具体流程如下：
[0034]
步骤2.1：图像快速hsi空间中彩色点的亮度分量值i定义如下：
[0035][0036]
其中r、g、b是步骤2中图像rgb空间中彩色点的红色分量值、绿色分量值、蓝色分量值。
[0037]
步骤2.2：图像快速hsi空间中彩色点的饱和度分量值s定义如下：
[0038][0039]
其中，为图2中点p(r,g,b)到亮度轴的距离，是图2中δaqf中心点t到顶点a的距离。
[0040]
步骤2.3：图像快速hsi空间中彩色点的色调分量值h定义如下：
[0041][0042]
其中，θ是图2中和之间的夹角，且0≤θ≤180
°
。
[0043]
式(1)、式(2)和式(3)是图像rgb空间任意一个彩色点{r、g、b}转化为图像快速hsi空间对应的彩色点{h、s、i}的模型。当图像rgb空间所有彩色点转换为图像快速hsi空间对应的彩色点后，即可获得图像快速hsi空间的h、s、i三通道。
[0044]
步骤3：求取步骤2中得到的图像快速hsi空间转换为图像rgb空间的模型。通过求解步骤2中式(1)，式(2)和式(3)，可以得到图像快速hsi空间转换为图像rgb空间的模型如下：
[0045][0046][0047][0048]
式(4)、式(5)和式(6)将图像快速hsi空间任意一个彩色点{h、s、i}转化为图像rgb空间对应的彩色点{r、g、b}。当图像快速hsi空间所有彩色点转换为图像rgb空间对应的彩色点后，即可获得图像rgb空间的r、g、b三通道。
[0049]
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征及优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。