基于HSV色彩空间的图像自适应亮度与颜色调整MATLAB系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现智能图像处理，通过HSV色彩空间转换自动分析并调整图像的亮度、色调和饱和度。系统能够检测曝光和色彩平衡，根据预设参数优化图像质量，适用于照片增强和色彩校正任务。

详 情 说 明

基于HSV色彩空间的图像自适应亮度与颜色调整系统

项目介绍

本项目开发了一个智能图像处理工具，能够自动分析输入图像的亮度（明度）和颜色特性（色调、饱和度），通过HSV色彩空间转换实现对这三个核心参数的智能化调整。系统可自动检测图像的曝光状况和色彩平衡，根据预设的优化算法进行自适应校正，旨在提升图像的整体视觉效果。

功能特性

• 自动亮度校正：基于图像直方图分析，自动调整图像明暗程度，优化曝光不足或过度曝光的图像。
• 自适应颜色增强：智能分析图像色调与饱和度分布，进行色彩平衡与饱和度增强。
• 用户自定义调整：支持用户 optional 自定义亮度调整强度、色调偏移量和饱和度增强程度。
• 详细调整报告：输出调整参数报告，包括亮度调整值、色调变化角度和饱和度增益系数。

使用方法

1. 准备输入图像：确保输入图像为RGB格式（如jpg、png、bmp等），支持任意尺寸和8位/16位色深。
2. 运行主程序：执行主程序文件以启动图像处理流程。
3. 参数设置（可选）：根据提示，可选择输入自定义的亮度、色调、饱和度调整参数；若不输入，则使用系统自动分析的推荐值。
4. 获取输出结果：程序将生成优化后的RGB图像文件（分辨率与输入相同），并在命令行或日志中显示本次调整的参数报告。

系统要求

• 操作系统：支持Windows、Linux或macOS。
• 软件环境：需要安装MATLAB（推荐R2018a或更高版本）。
• 内存建议：处理大尺寸图像时，建议可用内存不低于4GB。

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，主要实现了以下功能：读取用户指定的输入图像文件并将其转换为HSV色彩空间；自动分析图像的亮度与颜色统计特征以确定优化方向；执行自适应的亮度校正与颜色增强算法；允许用户介入并微调关键参数；最终将处理结果转换回RGB空间并保存为图像文件，同时生成详细的调整参数报告。