基于HSV空间的颜色特征提取

杨奥博　盛家川　李玉芝　刘赏　赵坤圆

摘要：随着数字化发展，数字图像的容量将会以惊人的速度增长。因此，图像分类和检索成为一个必要的、十分有意义的研究课题。针对这一课题，该文选取并运用现代的图像识别技术，旨在对于颜色这一重要特征进行颜色特征提取，进而实现图像检索和分类。实验结果表明，使用计算机对图像进行分类，从而克服传统鉴别分类方式缺少客观、量化指标的缺点的这种方法是可行的。

关键词：颜色特征；HSV；分类

中图分类号：TP751 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）18-0193-03

1概述

颜色特征是当前最受欢迎的视觉分类特征，经常用于数字图像的分类与检索。这是因为颜色特征对外界因素的依赖性较小。相比而言其它的图像特征例如形状特征及纹理特征，对图像的尺寸和位置都有一定的要求。顏色特征也是最直观呈现的特征。所以在基于内容的图像检索技术中颜色特征的研究更被研究者重视。同时，相对几何特征而言，颜色特征稳定性好，有对大小、方向不敏感等特点。因此，颜色特征的提取受到极大重视并得到深入研究。

本文提出基于HSV空间的颜色特征提取算法，并通过对中国画的实验证明，该算法能有效提取画作的颜色特征，并依此对图像进行了分类研究。

2基于HSV空间的颜色特征提取

传统的RGB颜色模型可分辨的色差是非线性的，且没有直观感，所以不是一个好的颜色描述系统。相比RGB颜色空间，HSV颜色空间更接近于人类视觉经验和对色彩的认识。……