颜色特征提取

资 源 简 介

颜色特征提取

详 情 说 明

图像颜色特征是计算机视觉领域的基础分析维度之一，其中颜色显著性评价通过量化色彩分布规律来揭示视觉焦点区域。最典型的两种表征方式是：

颜色直方图 将图像色彩空间（如RGB/HSV）划分为若干区间，统计每个区间内像素出现的频率分布。这种全局统计方法能直观反映主色调占比，但对空间位置信息不敏感。实际应用中常采用加权直方图增强核心区域贡献度。

颜色矩 基于概率统计思想，用前三个中心矩（均值、方差、偏度）描述颜色分布特征。一阶矩表征平均色调，二阶矩反映颜色变化幅度，三阶矩体现分布对称性。这种低维表征特别适合需要紧凑特征的实时系统。

这两种方法常结合使用：直方图提供宏观分布概览，颜色矩则捕捉细微差异。在图像检索、显著性检测等场景中，通过计算特征距离可实现高效的视觉相似度度量。现代改进方法会融合空间金字塔划分或结合深度学习特征，以增强局部特征表达能力。