将RGB图像转换为HSV图像

将RGB图像读入工作区。显示图像。

RGB=imread(“peppers.png”); imshow（RGB）

将图像转换为HSV颜色空间。

HSV=rgb2hsv（RGB）；

处理HSV图像。此示例通过将S通道乘以比例因子来增加图像的饱和度。

[h，s，v]=内分裂（HSV）；饱和因子=2；s_sat=s*饱和系数；HSV_sat=cat（3，h，s_sat，v）；

将处理后的HSV图像转换回RGB颜色空间。显示新的RGB图像。经过处理的图像中的颜色更加鲜艳。

RGB_sat=hsv2rgb（HSV_sat）；imshow（RGB_sat）

仔细观察HSV颜色空间

要更仔细地检查HSV颜色空间，请创建合成RGB图像。

RGB=重塑（一（64,1）*重塑（jet（64,1192），[64,64,3]）；

将合成RGB图像转换为HSV颜色空间。

HSV=rgb2hsv（RGB）；

将合成图像的HSV版本拆分为其组件平面：色调、饱和度和值。

[h，s，v]=内分裂（HSV）；

与原始图像一起显示单个HSV颜色平面。

蒙太奇（{h，s，v，RGB}，“边框大小”,10,“背景色”,“w”);

如上图中的色调平面图像所示，色调值从高到低进行线性过渡。如果将色调平面图像与原始图像进行比较，可以看到深蓝色的阴影具有最高值，而深红色的阴影具有最低值。（如前所述，色调比例的两端都有红色值。为避免混淆，样本图像仅使用色调范围开始处的红色值。）

饱和度可以被认为是颜色的纯度。如饱和度平面图像所示，饱和度最高的颜色具有最高值，并表示为白色。在饱和图像的中心，请注意各种灰度。这些对应于颜色的混合；青色、绿色和黄色是真彩色的混合物。值大致相当于亮度，您会注意到值平面的最亮区域对应于原始图像中最亮的颜色。