颜色、形状、纹理特征提取算法及应用
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2011-10-11
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一、颜色特征
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颜色空间
1.1 RGB 颜色空间
是一种根据人眼对不同波长的红、绿、蓝光做出锥状体细胞的敏感度描述的
基础彩色模式,R、G、B 分别为图像红、绿、蓝的亮度值,大小限定在 0～1 或者
在 0～255。
1.2 HIS 颜色空间
是指颜色的色调、亮度和饱和度,H 表示色调,描述颜色的属性,如黄、红、绿,
用角度 0～360 度来表示;S 是饱和度,即纯色程度的量度,反映彩色的浓淡,如深红、
浅红,大小限定在 0～1;I 是亮度,反映可见光对人眼刺激的程度,它表征彩色各波
长的总能量,大小限定在 0～1。
1.3 HSV 颜色模型
HSV 颜色模型依据人类对于色泽、 明暗和色调的直观感觉来定义颜色, 其中 H
(Hue)代表色度, S (Saturat i on)代表色饱和度,V (V alue)代表亮度, 该颜色系统比
RGB 系统更接近于人们的经验和对彩色的感知, 因而被广泛应用于计算机视
觉领域。
已知 RGB 颜色模型, 令 M A X = max {R , G, B },M IN =m in{R , G,B }, 分别为
RGB 颜色模型中 R、 G、 B 三分量的最大和最小值, RGB 颜色模型到 HSV 颜色
模型的转换公式为:
S =(M A X - M IN)/M A X
H =60*(G- B)/(M A X - M IN) R = M A X
120+ 60*(B – R)/(M A X - M IN) G= M A X
240+ 60*(R – G)/(M A X - M IN) B = M A X
V = M A X
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颜色特征提取算法
2.1 一般直方图法
颜色直方图是最基本的颜色特征表示方法,它反映的是图像中颜色的组成分布,即
出现了哪些颜色以及各种颜色出现的概率。其函数表达式如下:
H(k)= (k=0,1,…,L-1) (1)
其中,k 代表图像的特征取值,L 是特征可取值的个数, 是图像中具有特征值为
k 的象素的个数,N 是图像象素的总数。由上式可见,颜色直方图所描述的是不同
色彩在整幅图像中所占的比例,无法描述图像中的对象或物体,但是由于直方图相
对于图像以观察轴为轴心的旋转以及幅度不大的平移和缩放等几何变换是不敏
感的,而且对于图像质量的变化也不甚敏感,所以它特别适合描述那些难以进行自
动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。
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