运动目标检测中阴影去除算法的研究与实现(11)

毕业设计论文 运动目标检测中阴影去除算法的研究与实现

因此它比其他彩色模型更利于开发基于彩色描述的图像处理方法；另一方面，HSV彩色模型能够使人更自然、更直观地解释和感受颜色。

HSV模型的三维表示从RGB立方体演变而来，对应于圆柱坐标系中的一个圆锥形子集，其中的每一种颜色和它的补色相差180，所有的颜色均定义在六棱锥（图1.2）中。在六棱锥中，饱和度沿水平轴测量，而亮度值沿通过六棱锥中心的垂直轴测量。 绿（120青黄红（0°）

V白灰度

色彩角

V=0 黑

饱和度

图1.2 HSV颜色模型示意图

色调（H）描述一种颜色放在色谱的什么位置。例如，红色、黄色、蓝色或绿色。如同在一个彩虹中，开始和末尾的颜色都是红色。色调用与水平轴之间的角度来表示，范围从0°到360°。六边形的顶点以60°为间隔。黄色位于60°处，绿色在120°处，而青色在180°处，与红色相对，相补的颜色之间互成180°。

饱和度（S）指颜色的纯度和浓度的大小。饱和值从0到1变化，纯度是指添加了多少白色到颜色中。低的值提供一个中性、阴暗的颜色，而高的值提供一个强烈的、纯的颜色。在此模型中它表示所选色彩的纯度与该色彩的最大纯度（S=1）的比率。当S=1时，此时的得到最纯的颜色，并不是白色。当S=0.5时所选色彩的纯度为二分之一。当S=0时，只有灰度。

亮度（V）的值从六边形顶点的0变化到顶部的1，顶点值为0，表示黑色。在六边形顶部的颜色强度最大。当V=1，S=1时，即纯色彩，而并不是白色，白色为V=1且S=0的点。

HSV对多数用户来说是一个较直观的模型。从指定一种纯彩色开始，即指定色调（H）且让V=S=1，我们可以通过加入白色或黑色到纯色彩中来描述所要的颜色。增加黑色即减小V而S保持不变。如果要得到深蓝色，则V=0.4，S=1且H=240°。同样，将白色加入所选的色彩中时，则参数S减小而V保持不变。浅蓝色就可以用S=0.3，V=1且H=240°来设定。添加一些黑色和白色，则需要同时减小V和S。HSV颜色空间能够清晰地将颜色分为色度和亮度，而阴影不会改变背景的色度，故常用此颜色空间来进行阴影检测。

2.3 数学形态学

数学形态学（Mathematical Morphology，简称形态学）是研究数字图像形态结构特征的理论，它通过对目标图像的形态变换实现结构分析和特征提取。数学形态学以严格的数