石河子大学计科学生探索色调渐变与图像增强：HSL/HSV/HSB模式实践

在本次数字图像处理的大作业中，齐向培和徐亚萌同学针对石河子大学信息科学与技术学院的课程"数字图像处理"设计了两个主题：色调、饱和度渐变排列图像的绘制以及图像增强技术。他们关注的是色彩空间的不同模式，即HSL（色相、饱和度、明度）、HSV（色相、饱和度、亮度）和HSB（色相、饱和度、亮度）的理解与应用。 首先，他们介绍了色调的概念，指出色调是颜色的基本属性，通过调整角度来表示，例如红色对应0度，绿色对应120度，蓝色对应240度。饱和度则表示颜色的纯度，从0%的灰色到100%的全色。明度则控制颜色的亮度，从0%的黑色到100%的白色。这些概念在图像处理中用于实现颜色的平滑过渡和变化。 在实验中，他们主要使用Python编程语言，如PIL（Python Imaging Library）库用于图像的创建和编辑，以及matplotlib库用于图像的显示。此外，math库被用来进行数学计算，确保颜色变化的精确性和连续性。他们特别提到了两个具体的图像绘制方法： 1. 矩形颜色渐变图：利用宽度（width）、长度（length）和强度（intensity）参数，创建一个指定尺寸的矩阵，并通过循环改变每个像素的色调和饱和度，实现从左到右或上到下的线性渐变效果。 2. 圆盘颜色渐变图：这一部分更加复杂，通过生成一个在[-1, 1]范围内的数组，设置间距为0.01以保证高分辨率，然后将直角坐标转换为极坐标。在这个过程中，色度随角度变化，而饱和度随半径的增大逐渐增强，从而形成更丰富的渐变图案。 这个作业不仅考察了学生对色彩理论的理解，还锻炼了他们的编程技能，特别是图像处理和数据分析能力。通过这个项目，学生们可以深入理解如何在计算机视觉领域中控制和变换图像的颜色特性，为后续的学习和实际应用打下坚实的基础。