HSV颜色直方图

颜色特征是在图像检索中应用最为广泛的视觉特征，主要原因在于颜色往往和图像中所包含的物体或场景十分相关。此外，与其他的视觉特征相比，颜色特征对图像本身的尺寸、方向、视角的依赖性较小，从而具有较高的鲁棒性。

面向图像检索的颜色特征的表达涉及到若干问题。首先，我们需要选择合适的颜色空间来描述颜色特征；其次，我们要采用一定的量化方法将颜色特征表达为向量的形式；最后，还要定义一种相似度（距离）标准用来衡量图像之间在颜色上的相似性。在本节中，我们将主要讨论前两个问题，并介绍颜色直方图、颜色矩、颜色集、颜色聚合向量以及颜色相关图等颜色特征的表示方法。

1 颜色直方图
颜色直方图是在许多图像检索系统中被广泛采用的颜色特征。它所描述的是不同色彩在整幅图像中所占的比例，而并不关心每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的对象或物体。颜色直方图特别适于描述那些难以进行自动分割的图像。

当然，颜色直方图可以是基于不同的颜色空间和坐标系。最常用的颜色空间是RGB颜色空间，原因在于大部分的数字图像都是用这种颜色空间表达的。然而，RGB空间结构并不符合人们对颜色相似性的主观判断。因此，有人提出了基于HSV空间、Luv空间和Lab空间的颜色直方图，因为它们更接近于人们对颜色的主观认识。其中HSV空间是直方图最常用的颜色空间。它的三个分量分别代表色彩（Hue）、饱和度（Saturation）和值（Value）。

计算颜色直方图需要将颜色空间划分成若干个小的颜色区间，每个小区间成为直方图的一个bin。这个过程称为颜色量化（color quantization）。然后，通过计算颜色落在每个小区间内的像素数量可以得到颜色直方图。颜色量化有许多方法，例如向量量化、聚类方法或者神经网络方法。最为常用的做法是将颜色空间的各个分量（维度）均匀地进行划分。相比之下，聚类算法则会考虑到图像颜色特征在整个空间中的分布情况，从而避免出现某些bin中的像素数量非常稀疏的情况，使量化更为有效。另外，如果图像是RGB格式而直方图是HSV空间中的，我们可以预先建立从量化的RGB空间到量化的HSV空间之间的查找表（look-up table），从而加快直方图的计算过程。

上述的颜色量化方法会产生一定的