RGB转HSI

彩色图像之间的转换，RGB到HSI格式，MATLAB源程序

简单地在Hex颜色值和RGB颜色值之间进行转换。这两个函数可以处理数组作为输入。默认的RGB值从0到1进行缩放，以匹配Matlab的语法。但是，如果您希望使用从0到255缩放的RGB值，那也是可以的。语法：rgb = hex2rgb(hex) 返回一个n x 3的数组，包含从0到1缩放的RGB颜色值。rgb = hex2rgb(hex,255) 返回从0到255缩放的RGB值。

Matlab中提供了一种可靠的方法来实现RGB和HSI色彩空间之间的转换。经过实际验证，这一程序在实际应用中表现出了良好的可靠性和效果。

这是一个Matlab版本的图像处理程序，用于将RGB颜色空间转换为HSI颜色空间。该程序经过验证，确保在处理图像时可靠性和可用性。

Matlab代码SPL2018中的高速视觉系统基于特征的纹理跟踪方法，版权所有：2018年9月24日，由乔治亚理工学院电气与计算机工程学院（ECE）智能视觉工程与科学全方位实验室（OLIVES）的胡玉婷编写。作者包括胡玉婷、龙志岭和AlRegib。该系统为RGB到LAB颜色空间转换提供了快速的实时视觉解决方案。

基于HSI的图像融合算法，用起来还挺方便的，是个现成的Matlab函数文件，拿来就能跑。你只需要传两张图进去，它会自动帮你做HSI变换，再融合成一张效果还不错的图，适合做遥感图像或者多光谱图像的朋友。 HSI 模型的好处就是它更贴近人眼的感知，比如亮度和颜色信息分开，融合起来会更自然。这个方法就用了这点，先把图像从RGB转到HSI，融合完再转回去，流程也比较清晰。 代码方面也比较友好，函数结构简单，没有太多复杂依赖，新手看着也不头疼。你要是之前折腾过RGB到HSI的转换，基本一眼就能懂它怎么融合的。 想多了解一点的话，可以看看这个Matlab 实现图像 RGB 到 HSI 空间的转换，或者这篇

一个实用的程序，用于在任意分辨率的RGB或灰度图像矩阵上渲染文本。（不支持换行） 用法：out=rendertext(target, text, color, location, mode1, mode2) target... MxNx3或MxN矩阵text...字符串（不支持换行）color...形式为[rgb] 0-255的向量location...位置(r,c) 可选参数：（默认为'ovr','left'）mode1 ... 'ovr'覆盖，'bnd'将文本混合到图像上mode2 ...文本对齐“左”、“中”或“右”。out ...具有相同大小的目标 示例（生成上面的截图）：in=imr

HSI模型，又称HIS模型，是一种以人的视觉系统为基础的色彩模型。它使用色调（Hue）、饱和度（Saturation）和亮度（Intensity）三个要素来描述颜色，其中亮度表示光的明暗，色调由占优势波长决定，饱和度则表示颜色的深浅。HIS色彩空间符合人类视觉特性，在图像处理和机器视觉中，大量灰度处理算法都可以在HIS色彩空间中应用。

这个脚本演示了如何在图像中查找特定颜色的对象。如果您需要在图像中仅仅通过遮罩找到红色、绿色或蓝色对象，此代码能够胜任。已在MATLAB R2014a版本下测试过。

HSI模型是从人的视觉系统出发，直接使用颜色三要素：色调（Hue）、饱和度（Saturation）和亮度（Intensity）来描述颜色。亮度指人眼感觉光的明暗程度，光的能量越大，亮度越大。色调由物体反射光线中占优势的波长决定，反映颜色的本质。饱和度指颜色的深浅和浓淡程度，饱和度越高，颜色越深。HIS色彩空间比RGB彩色空间更符合人的视觉特性，亮度和色度具有可分离特性，使得图像处理和机器视觉中大量灰度处理算法都可在HIS彩色空间中方便使用。