HSV颜色空间下的环形颜色直方图图像检索

该资源是一篇关于图像检索技术的研究文章，主要探讨了一种基于颜色直方图的图像检索方法，采用HSV颜色空间并进行非等间隔量化，结合扩展的直方图交算法进行相似性匹配。 在图像检索领域，颜色直方图是一种常用且有效的特征表示方式。它统计了图像中不同颜色的分布情况，通过横轴表示颜色值，纵轴表示对应颜色像素的数量比例。由于计算简便和具有尺度、平移、旋转不变性，颜色直方图被广泛应用于基于内容的图像检索系统。然而，传统的颜色直方图未能考虑颜色之间的空间关系。 为了解决这一问题，Aibing Rao引入了环形颜色直方图的概念。这种直方图能够捕获颜色的空间分布特性，通过将图像分割成多个区域，每个区域的颜色分布作为一个单独的统计项。这种方法改进了全局直方图的局限性，更准确地反映了图像的颜色结构。 文章中提到，采用了HSV颜色空间，这是一种与人类视觉感知更为一致的颜色模型，由色调（H）、饱和度（S）和明度（V）三个维度构成。为了增强颜色直方图的区分能力，各通道进行了非等间隔量化，这意味着不同颜色区间可能分配了不同的宽度，以更好地捕捉颜色变化。 随后，研究者将各通道的量化结果通过向量加权的方式组合成一个特征向量，以此作为环形颜色直方图的颜色值。最后，使用扩展的直方图交算法进行相似性匹配。直方图交是指比较两个直方图的相似程度，通过计算它们的交集和并集来评估它们的匹配程度。扩展的版本可能包括更复杂的比较策略或权值调整，以提高检索的精度和鲁棒性。 实验结果证明了这种方法在图像检索中的有效性，特别是在利用颜色特征识别和匹配图像方面。尽管基于颜色直方图的检索技术在20世纪90年代初就已经出现并取得了进步，但仍然存在许多待解决的关键技术问题，而这项工作就是对这些技术的进一步探索和完善。 这篇文章提供了一种结合颜色空间变换、非等间隔量化和直方图匹配的图像检索策略，对于理解图像检索的理论和技术有着重要的参考价值。