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1、第28卷第1期杭州电子科技大学学报Vol.28,No.12008年02月JournalofHangzhouDianziUniversityFeb.2008一种基于HSV空间的颜色相似度计算方法谢君廷,王小华(杭州电子科技大学计算机学院,浙江杭州310018)摘要:传统的基于颜色直方图的颜色相似度计算方法的好处是与图像的旋转、平移和尺寸大小无关,但有一个非常明显的缺陷是颜色相似性与人对颜色的主观感觉的不一致,例如两幅看起来颜色完全不同的图像,如果它们的颜色直方图交集较大,那么由此计算出来的颜色相似
2、度也较大。为克服此缺陷,该文给出了基于HSV颜色空间的两幅彩色图像之间颜色相似度计算公式,它既保留了传统方法计算相似度的好处,同时克服了其缺陷。实验结果表明,该算法可以得到更满意的检索结果。关键词:颜色相似度;图像检索;颜色空间中图分类号:TP391.41文献标识码:A文章编号:1001-9146(2008)01-0060-040引言颜色是图像的一种重要视觉性质,是人识别图像的主要感知特征之一。相对于其他的特征,颜色特征非常稳定,对于旋转、平移和尺度变化等都不敏感,而且颜色特征计算简单,因此在图
3、像处理中得到广泛的重视和研究。目前,基于颜色特征的信息检索成为图像检索中的一种重要而广泛使用的方法。颜色特征可用不同形式的颜色直方图来表示,主要有3个独立的一维直方图,分别为彩色图像RGB3个分[1]量的直方图,基于该颜色直方图之间的欧式距离或它们的交来判断颜色相似度,从而实现颜色检索。这种方法所基于的RGB颜色空间,由于RGB颜色空间的3个分量的不独立,在理论上计算出的相似度具有一定的不合理性。其次是基于颜色参考表的颜色直方图,预先规定一个有n种颜色的颜色参考表,[2]最后统计出基于颜色参考表
4、的三维颜色直方图,从而实现颜色检索。这种方法的一个显著缺陷是当预先规定的颜色参考表中的颜色种数较少时,就不能适应颜色非常丰富多彩的图像颜色相似性的检索,而规定颜色种数较多时,该方法的时间复杂度和空间复杂度会显著增大。本文提出一种新的颜色相似度定义及计算方法,希望能从根本上克服上述方法存在的缺陷。1传统的颜色相似度计算方法1.1颜色直方图表示图像内容的一种直观方式是对象素颜色特征出现的频率进行统计,得到颜色直方图。设M为收稿日期:2007-07-06作者简介:谢君廷(1983-),男,浙江台州人,
5、在读研究生,图形图像处理技术.第1期谢君廷等:一种基于HSV空间的颜色相似度计算方法61一个直方图,如果满足:∑H(r)=1(1)r则称M为一个归一化直方图,如果M不是一个归一化直方图,则可进行归一化:H(r)=h(r)/∑h(r)(2)r对于两个归一化的直方图M1和M2,则它们的交定义为:S(M1,M2)=∑min(H1(r),H2(r))(3)r它们的欧式距离定义为:2D(M1,M2)=∑(H1(r)-H2(r))(4)r对于两个归一化的直方图来说,它们的交S(M1,M2)或者1-D(M1,
6、M2)的值可作为直方图对应图像的颜色相似性度量。1.2基于3个一维直方图的颜色相似度计算假定图像IA的3个分量R、G、B的一维归一化直方图分别为HRA、HGA、HBA、图像IB的3个分量R、G、B的一维归一化直方图分别为HRB、HGB、HBB,那么可由式3分别计算R、G、B直方图的交S(HA(R),[1]HB(R))、S(HA(G),HB(G))和S(HA(B),HB(B)),然后可计算出平均的颜色相似度计算公式:S(HA(R),HB(R))+S(HA(G),HB(G))+S(HA(B),HB(
7、B))S(IA,IB)=,基于该3个一维的颜色3直方图的颜色相似度可由下面公式算出:S(IA,IB)=1-222∑(HA(r)-HB(R))+∑(HA(g)-HB(g))+∑(HA(b)-HB(b))rgb。2×32新的颜色相似度计算[3]Smith提出的适用的基本主观颜色模型HSV颜色空间,其中Hue表示颜色的主色调,用0到360°的角度表示,Saturation表示饱和度,Value表示颜色的亮度。HSV颜色空间由两个重要的特点:首先亮度分量与色调分量是分开的,V分量与图像的彩色信息无关。其
8、次,H及S分量与人感受彩色的方式紧密相连。这些特点使HSV颜色空间非常适合基于人的视觉系统对彩色感知特性进行处理分析的图像算[4]法。在HSV颜色空间中计算两个象素Pi和Pj的颜色的欧式距离,可由:222Dij=(hi-hj)+(si-sj)+(vi-vj)(5)本文定义两个象素颜色相似度公式为:kd2eTd
