H分量旋轉法
RGB顏色空間是一個正方體，而HSI顏色空間是兩個圓錐體構成的，HSI顏色空間中，H表示的是色相（色度），S表示的是飽和度，I表示的是亮度。在HSI顏色空間裏，色相不太受飽和度和亮度影響，而H分量在HSI顏色空間中是呈現圓周形的，形成了一個閉合的連續的圓周，具體可以看下圖。
矯正色盲圖像時，我們要儘可能的保留原圖片的信息，特別時關鍵信息，使得矯正後的圖片信息能儘可能的接近原圖像。H分量旋轉法時保留了飽和度S和亮度I，只調整H分量，當調整到一定度數時看可以分開大部分顏色。
對於紅、綠色盲而言，紅色和綠色由於投射到R=G面而產生混淆，這個時候旋轉圖片的H分量120度，會使紅色和綠色變爲綠色和藍色，而綠色和藍色在色盲患者眼中的差別比較大，可以很好的區分開來，達到矯正的結果。對於藍色色盲而言，也可以採用同樣的辦法，來獲得矯正效果良好的矯正圖像。根據吳麗思的《色盲圖像矯正算法研究及測試系統設計》的數據統計可以得到，當H分量旋轉90到140度時都可以得到色盲患者看着比較舒服的矯正結果。下面是當H分量旋轉120度時得到的結果。
左圖是H分量旋轉120度時的矯正結果，右圖是矯正後的模擬結果
三種矯正算法的比較
由之前的研究和模擬可得，這三種方法都可以得到比較好的矯正結果，但是從原理可，自適應和幾何映射法都需要通過統計點數和角度幾何運算，這樣會使運算速度大大下降，這點不如H分量旋轉法快。再從一些風景圖對比，下面是各種矯正圖片的對比
上面是原圖像
上面左圖是幾何變化的矯正結果，右邊是幾何變換矯正後的模擬結果
上面左圖是自適應算法矯正結果，右邊是自適應變換矯正後的模擬結果
上面左圖是H分量旋轉法的矯正結果，右圖是H分量旋轉法矯正後的模擬結果
根據得到的結果可以看出，自適應和幾何變換映射法都會造成某些邊緣輪廓信息丟失，這樣容易改變原圖像的信息，而H量旋轉法只是把看不清的顏色面轉到看得清的顏色面，這樣可以結合原圖的話可以得到最大範圍的矯正，所以本課程設計使用的是H分量旋轉法作爲色盲矯正算法。
