基于颜色特征的图像提取算法的研究
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［１］ Ｍ．Ｊ．Ｓｗａｉｎ ａｎｄ Ｄ．Ｈ．Ｂａｌｌａｒｄ．Ｃｏｌｏｒ ｉｎｄｅｘｉｎｇ．Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ，Ｖｏｌ．７，Ｎｏ．１，１９９１：１１－３２．
［２］ Ｍ．Ｓｔｒｉｃｋｅｒ ａｎｄ Ｍ．Ｏｒｅｎｇｏ．Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ ｏｆ ｃｏｌｏｒ ｉｍａｇｅｓ．ＩＳ＆Ｔ／ ＳＰＩＥ Ｃｏｎｆ．ＯｎＳｔｏｒａｇｅ ａｎｄ Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ ｆｏｒ Ｉｍａｇｅ ａｎｄ Ｖｉｄｅｏ Ｄａｔａｂａｓｅｓ ＩＩＩ，Ｖｏｌ．２４２０，Ｓａｎ Ｊｏｓｅ，ＣＡ：Ｆｅｂ．１９９５：３８１－３９２．
数，n 表示量化得到的颜色数。 在全局累加直方图中，相邻颜色在频数上是相关的。相比一
般直方图，它的存储量和计算量有很小的增加，但是它消除了一般 直方图中常见的零值以及一般直方图量化过细过粗检索效果都会 下降的缺陷。 ２．３ 局部累加直方图法［４］
把色度沿分布轴分成若干个局部区间的方法称为局部累加直 方图法。它的基本原理是：色度轴上各种颜色的分布是连续过渡 的，各颜色区之间不存在截然不同的界限。先采用 ６０°为区间的 长度，将 Ｈ 轴分成 ６ 个不重叠的局部区间［６０ｋ，６０（ｋ＋１）］，ｋ＝０， １，…，５，计算出每个局部区间的累加直方图，再改变区间划分为 ［３０＋６０ｋ，（３０＋６０（ｋ＋１））ｍｏｄ ３６０］，ｋ＝０，１，…，５，并计算出这时每个 局部区间的累加直方图，最后将这两次计算的累加直方图逐项相
１ 颜色空间
在数字图像处理中常用的是 ＲＧＢ 和 ＨＩＳ 这两个颜色空间。 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。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。
色特征提取算法： 颜色直方图法、全局累加直方图法、局部累加直方图法和颜色参量的统计特征法， 并分析比较了这几类算法的特点，
试图为以颜色为特征的图像分类识别应用提供思路。
关键字： 颜色特征 直方图 图像分类、检索
中图分类号： Ｔ Ｂ １
文献标识码： Ａ
文章编号：１６７４－０９８Ｘ（２００８）１１（ｃ）－０１８９－０１
学 术 论 坛
科技创新导报 ２００８ ＮＯ．３３
Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ Ｈｅｒａｌｄ
基于颜色特征的图像提取算法的研究
张露 闭金杰 林志源 诸葛隽 （ 广西师范大学物理与电子工程学院， 广西 桂林 ５ ４ １ ０ ０ ４ ）
摘 要： 在图像分类识别、检索等应用中， 颜色作为一种重要的图像视觉信息已得到了广泛的应用， 文章探讨研究了当今主要的几种颜
２ 颜色特征提取
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：
（１）
加取平均，作为最终的特征直方图用于检索。
２ ． ４ 颜色参量的统计特征法
由于直方图法在颜色的表达中没有考虑到人眼的视觉感受，忽
从上面的公式（３）可以推断出 ＲＧＢ 颜色系统的 ｒ，ｇ，ｂ 只是比
值与光照强度变化无关［５］。由 ＲＧＢ 向 ＨＩＳ 空间进行转换，可以得
到 ＨＩＳ 值，转换方法如下：
Max=max(R,G,B),Min=min(R,G,B) （４）
I=0.229R+0.587G+0.114B
（７）
其中，Ｒ，Ｇ，Ｂ，Ｓ，Ｉ ∈［０，１］，Ｈ ∈［０，３６０］。 从公式（７）可以看出，ＨＩＳ 颜色空间的优势在于其本身的颜色 参量间相关性差，尤其参量 Ｉ 和参量 Ｈ、Ｓ 之间，具有对外界环 境的惰性特征， 我们可以只对 Ｓ 和 Ｈ 进行分析来消除光照对采 样图像的影响。另一方面，ＨＳＩ 颜色空间与人眼的视觉特性比较 接近颜色参量较好的表达了人眼视觉的特点。
（５）
（６）
其中，ｋ 代表图像的特征取值，Ｌ 是特征可取值的个数，n 是图 k
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［１］。
科技创新导报 Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ Ｈｅｒａｌｄ
１８９
由于计算机本身固有的量化缺陷，这种直方图法忽略了颜色 的相似性，人们对这种算法进行改进，产生了全局累加直方图法和 局部累加直方图法。 ２．２ 全局累加直方图法［２］
全局累加直方图是以颜色值作为横坐标，纵坐标为颜色累加 出现的频数，因此图像的累加直方图空间 Ｈ 定义为：
（２）
其中，
表示 Ci 到 Ck 种颜色的像素的累加频
略颜色参量含义及其对图像像素间关系，为弥补直方图法的不足，
提取颜色特征，对颜色参量进行分析、统计、处理，在应用中表现
出好的效果。
ＲＧＢ 和 ＨＩＳ 颜色空间在颜色参量的统计特征中具有重要的
作用。在实际的图像处理中，ＲＧＢ 颜色系统的 ｒ，ｇ，ｂ 值计算公式
如下：
ｒ＝Ｒ ／（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ），ｇ＝Ｇ ／（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ），ｂ＝Ｂ ／（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ） （３）
［３］ 刘 忠 伟 ， 章 毓 晋 ． 十 种 基 于 颜 色 特 征 图 像 检 索 算 法 的 比 较 和 分 析［Ｊ］．信号处理．２０００，Ｖｏ１．１６，Ｎｏ．（１）：７９－８．
［４］ 刘忠伟，章毓晋．利用局部累加直方图进行彩色图像检索［Ｊ］，中 国图像图形学报，１９９８，３（７）．
［５］ Ｔｉａｎ，Ｌ．Ｆ．，ａｎｄ Ｄ．Ｃ．Ｓｌａｕｇｈｔｅｒ．Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｌｙ ｏｄａｐｔｉｖｅ ｓｅｇ－ ｍｅｎｔａｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ ｏｕｔｄｏｏｒ ｉｍａｇｅｓ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ［Ｊ］． Ｃｏｍｐｕｔｅｒ＆Ｅｌｅｃｔｉｏｎ．ｉｎ Ａｇｒｉｃ．１９９８，２１（３）：１５３－１６８．
［１］ Ｍ．Ｊ．Ｓｗａｉｎ ａｎｄ Ｄ．Ｈ．Ｂａｌｌａｒｄ．Ｃｏｌｏｒ ｉｎｄｅｘｉｎｇ．Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ，Ｖｏｌ．７，Ｎｏ．１，１９９１：１１－３２．
［２］ Ｍ．Ｓｔｒｉｃｋｅｒ ａｎｄ Ｍ．Ｏｒｅｎｇｏ．Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ ｏｆ ｃｏｌｏｒ ｉｍａｇｅｓ．ＩＳ＆Ｔ／ ＳＰＩＥ Ｃｏｎｆ．ＯｎＳｔｏｒａｇｅ ａｎｄ Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ ｆｏｒ Ｉｍａｇｅ ａｎｄ Ｖｉｄｅｏ Ｄａｔａｂａｓｅｓ ＩＩＩ，Ｖｏｌ．２４２０，Ｓａｎ Ｊｏｓｅ，ＣＡ：Ｆｅｂ．１９９５：３８１－３９２．
数，n 表示量化得到的颜色数。 在全局累加直方图中，相邻颜色在频数上是相关的。相比一
般直方图，它的存储量和计算量有很小的增加，但是它消除了一般 直方图中常见的零值以及一般直方图量化过细过粗检索效果都会 下降的缺陷。 ２．３ 局部累加直方图法［４］
把色度沿分布轴分成若干个局部区间的方法称为局部累加直 方图法。它的基本原理是：色度轴上各种颜色的分布是连续过渡 的，各颜色区之间不存在截然不同的界限。先采用 ６０°为区间的 长度，将 Ｈ 轴分成 ６ 个不重叠的局部区间［６０ｋ，６０（ｋ＋１）］，ｋ＝０， １，…，５，计算出每个局部区间的累加直方图，再改变区间划分为 ［３０＋６０ｋ，（３０＋６０（ｋ＋１））ｍｏｄ ３６０］，ｋ＝０，１，…，５，并计算出这时每个 局部区间的累加直方图，最后将这两次计算的累加直方图逐项相
１ 颜色空间
在数字图像处理中常用的是 ＲＧＢ 和 ＨＩＳ 这两个颜色空间。 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。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。
色特征提取算法： 颜色直方图法、全局累加直方图法、局部累加直方图法和颜色参量的统计特征法， 并分析比较了这几类算法的特点，
试图为以颜色为特征的图像分类识别应用提供思路。
关键字： 颜色特征 直方图 图像分类、检索
中图分类号： Ｔ Ｂ １
文献标识码： Ａ
文章编号：１６７４－０９８Ｘ（２００８）１１（ｃ）－０１８９－０１
学 术 论 坛
科技创新导报 ２００８ ＮＯ．３３
Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ Ｈｅｒａｌｄ
基于颜色特征的图像提取算法的研究
张露 闭金杰 林志源 诸葛隽 （ 广西师范大学物理与电子工程学院， 广西 桂林 ５ ４ １ ０ ０ ４ ）
摘 要： 在图像分类识别、检索等应用中， 颜色作为一种重要的图像视觉信息已得到了广泛的应用， 文章探讨研究了当今主要的几种颜
２ 颜色特征提取
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：
（１）
加取平均，作为最终的特征直方图用于检索。
２ ． ４ 颜色参量的统计特征法
由于直方图法在颜色的表达中没有考虑到人眼的视觉感受，忽
从上面的公式（３）可以推断出 ＲＧＢ 颜色系统的 ｒ，ｇ，ｂ 只是比
值与光照强度变化无关［５］。由 ＲＧＢ 向 ＨＩＳ 空间进行转换，可以得
到 ＨＩＳ 值，转换方法如下：
Max=max(R,G,B),Min=min(R,G,B) （４）
I=0.229R+0.587G+0.114B
（７）
其中，Ｒ，Ｇ，Ｂ，Ｓ，Ｉ ∈［０，１］，Ｈ ∈［０，３６０］。 从公式（７）可以看出，ＨＩＳ 颜色空间的优势在于其本身的颜色 参量间相关性差，尤其参量 Ｉ 和参量 Ｈ、Ｓ 之间，具有对外界环 境的惰性特征， 我们可以只对 Ｓ 和 Ｈ 进行分析来消除光照对采 样图像的影响。另一方面，ＨＳＩ 颜色空间与人眼的视觉特性比较 接近颜色参量较好的表达了人眼视觉的特点。
（５）
（６）
其中，ｋ 代表图像的特征取值，Ｌ 是特征可取值的个数，n 是图 k
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［１］。
科技创新导报 Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ Ｈｅｒａｌｄ
１８９
由于计算机本身固有的量化缺陷，这种直方图法忽略了颜色 的相似性，人们对这种算法进行改进，产生了全局累加直方图法和 局部累加直方图法。 ２．２ 全局累加直方图法［２］
全局累加直方图是以颜色值作为横坐标，纵坐标为颜色累加 出现的频数，因此图像的累加直方图空间 Ｈ 定义为：
（２）
其中，
表示 Ci 到 Ck 种颜色的像素的累加频
略颜色参量含义及其对图像像素间关系，为弥补直方图法的不足，
提取颜色特征，对颜色参量进行分析、统计、处理，在应用中表现
出好的效果。
ＲＧＢ 和 ＨＩＳ 颜色空间在颜色参量的统计特征中具有重要的
作用。在实际的图像处理中，ＲＧＢ 颜色系统的 ｒ，ｇ，ｂ 值计算公式
如下：
ｒ＝Ｒ ／（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ），ｇ＝Ｇ ／（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ），ｂ＝Ｂ ／（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ） （３）
［３］ 刘 忠 伟 ， 章 毓 晋 ． 十 种 基 于 颜 色 特 征 图 像 检 索 算 法 的 比 较 和 分 析［Ｊ］．信号处理．２０００，Ｖｏ１．１６，Ｎｏ．（１）：７９－８．
［４］ 刘忠伟，章毓晋．利用局部累加直方图进行彩色图像检索［Ｊ］，中 国图像图形学报，１９９８，３（７）．
［５］ Ｔｉａｎ，Ｌ．Ｆ．，ａｎｄ Ｄ．Ｃ．Ｓｌａｕｇｈｔｅｒ．Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｌｙ ｏｄａｐｔｉｖｅ ｓｅｇ－ ｍｅｎｔａｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ ｏｕｔｄｏｏｒ ｉｍａｇｅｓ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ［Ｊ］． Ｃｏｍｐｕｔｅｒ＆Ｅｌｅｃｔｉｏｎ．ｉｎ Ａｇｒｉｃ．１９９８，２１（３）：１５３－１６８．