传统的HSV空间颜色特征提取算法

资 源 简 介

传统的HSV空间颜色特征提取算法

详 情 说 明

传统的HSV空间颜色特征提取算法通过将颜色信息从RGB空间转换到HSV空间，更符合人类对颜色的直观感知。其中H（Hue）表示色调，S（Saturation）表示饱和度，V（Value）表示亮度。

8H3S3V量化方法是一种常见的非均匀量化策略，具体实现如下：

色调（H）量化：将H分量划分为8个区间，每个区间覆盖45度（0-360度范围）。由于红色位于色调环的两端（0°和360°附近），通常需要特殊处理以避免边界问题。

饱和度（S）与亮度（V）量化：S和V各分为3个等级。这种非均匀划分是因为人眼对低饱和度和低亮度的变化更敏感。例如： S可能划分为：低（0-0.2）、中（0.2-0.7）、高（0.7-1） V可能划分为：暗（0-0.3）、中等（0.3-0.8）、亮（0.8-1）

特征生成：通过量化后的H、S、V组合，将每个像素映射到8×3×3=72维的直方图中，最终形成图像的全局颜色特征。这种特征对光照变化有一定鲁棒性，常用于图像检索或分类任务。

优化点包括动态范围调整或结合空间信息（如分块统计），但基础8H3S3V方法因其计算简单且有效，仍被广泛使用。