HSV颜色空间量化

资 源 简 介

HSV颜色空间量化

详 情 说 明

HSV颜色空间因其符合人类视觉感知特性，被广泛应用于图像处理领域。本文将介绍如何通过HSV空间的颜色量化技术来提升柑橘叶片病害识别的准确率。

传统RGB颜色空间由于对亮度变化敏感，难以直接用于颜色特征分析。HSV空间将颜色信息分解为色相(H)、饱和度(S)和明度(V)三个独立分量，更贴近人类对颜色的感知方式。在柑橘叶片病害检测中，病斑与健康组织的颜色差异主要体现在色相和饱和度维度。

改进算法核心在于对HSV空间进行非均匀量化。不同于传统直方图的均匀分箱，我们根据柑橘叶片特有的颜色分布特征，在色相通道（反映颜色种类）采用精细划分，在饱和度通道（反映颜色纯度）采用中等划分，而对明度通道（反映光线强度）则进行较粗划分。这种量化方式能更精确地捕捉病斑与健康组织的微妙色差。

量化后生成的归一化主色矩阵作为图像特征向量，既保留了颜色分布信息，又消除了图像尺寸的影响。在检索时通过计算特征向量间的相似度，可以准确匹配具有相似病斑特征的叶片图像。

实验证明，相比传统RGB直方图方法，这种基于HSV量化特征的算法在柑橘溃疡病、黄龙病等常见病害的识别中，准确率提升显著。该方法的核心优势在于：通过符合视觉特性的颜色空间转换，结合领域知识的非均匀量化，放大了病害的特征差异。