color moments算法

资 源 简 介

color moments算法

详 情 说 明

Color Moments算法是一种常用的图像特征提取方法，它通过统计颜色分布的低阶矩来表征图像的色彩特征。该算法特别适合于基于内容的图像检索(CBIR)系统。

实现过程首先将RGB图像转换为HSV色彩空间。HSV空间相比RGB能更好地模拟人类对颜色的感知，其中H(Hue)表示色调，S(Saturation)表示饱和度，V(Value)表示亮度值。转换后图像被分解为三个独立的分量通道。

对于每个HSV分量通道，分别计算其三阶矩特征： 一阶矩（均值）反映颜色的平均强度 二阶矩（方差）描述颜色分布的离散程度 三阶矩（偏度）表示颜色分布的不对称性

计算完成后，将三个分量的9个矩特征（H、S、V各3个）组合成一个9维特征向量。这个向量可以用于图像相似性比较，通常采用欧氏距离或其他距离度量方法来比较不同图像特征向量的相似度。

在MATLAB实现中，可以利用内置的rgb2hsv函数完成色彩空间转换，然后分别对每个通道应用矩计算函数。通过这种方式提取的特征对图像的旋转、缩放等变换具有一定鲁棒性，且计算效率较高。