颜色聚合向量 matlab

颜色聚合向量是一种特征提取算法，用于描述图像中不同灰度级的像素的分布情况。在Matlab中，可以通过以下步骤计算颜色聚合向量：

1. 平滑滤波：使用3x3的模板对图像进行平滑滤波。
2. 量化：将0-255的颜色区间量化为n个颜色区间，通常采用均匀量化。
3. 划分连通区域：将图像划分为连通区域，每个连通区域只有一个灰度值。
4. 计算颜色聚合向量：对于每个灰度级i，计算聚合像素的个数Ci（即灰度值为i的所有大连通区域像素之和）和非聚合像素的个数Ni（即灰度值为i的所有小连通区域像素之和），以及像素之和<Ci+Ni>。

这样就可以得到颜色聚合向量，用于描述图像中不同灰度级的像素的分布情况。请注意，这只是颜色聚合向量的一种计算方法，还有其他方法可以实现相似的功能。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [图像检索：颜色聚合向量(CCV)及matlab实现](https://blog.csdn.net/u012507022/article/details/51619565)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [图像特征(一)——颜色特征(颜色直方图，颜色矩，颜色集，颜色聚合向量和颜色相关图)](https://blog.csdn.net/gloria_iris/article/details/105090183)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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