5、色彩特征提取：从基础到应用

色彩特征提取：从基础到应用

1. 引言

色彩，无疑是图像中最为重要的特征之一。我们眼中的世界，皆是由五彩斑斓的颜色所构成，然而，色彩却是一个复杂且难以捉摸的主题。在现实生活中，能熟练运用色彩绘制出精美图像的人寥寥无几。这是因为世界上的颜色无穷无尽，且可以通过不同的调色板来创造。

计算机采用三原色调色板来混合出世间所有的颜色，每种颜色在计算机中都被表示为一个三维向量 (c1, c2, c3)，这些颜色向量共同构建了一个三维色彩空间。根据三原色的不同定义方式，产生了各种不同的色彩空间或色彩模型。

其中，最常用的色彩空间是 RGB 色彩空间，它通过将可见光谱中的三种原色（红色、绿色和蓝色）以不同比例混合来定义各种颜色。此外，常见的色彩空间还包括 LUV、HSV/HSL/HSI、YCrCb 等。

色彩空间是用于表示像素值的模型。为了对彩色图像进行比较和分类，我们需要分析和理解图像中的色彩模式。而要实现这一目标，就需要从图像中提取色彩特征，并将其与其他图像的特征进行比较。色彩特征通常基于从图像或图像区域计算得出的色彩统计信息。

在相关文献中，已经提出了许多色彩特征，如颜色直方图、颜色矩（CM）、颜色相干向量（CCV）、颜色相关图等。MPEG - 7 也对一些色彩特征进行了标准化，包括主色描述符（DCD）、颜色布局描述符（CLD）、颜色结构描述符（CSD）和可伸缩颜色描述符（SCD）。

2. 色彩空间

在处理和分析彩色图像时，我们需要了解不同色彩模型的工作原理及其在图像处理和分析中的应用。由于色彩理论复杂，世界上的颜色无穷无尽且创造方式多样，因此需要一个标准的色彩模型，以便准确地再现颜色，并使不同设备在不同应