基于HSV空間的顏色特征提取

楊奧博　盛家川　李玉芝　劉賞　趙坤圓

摘要：隨著數(shù)字化發(fā)展，數(shù)字圖像的容量將會以驚人的速度增長。因此，圖像分類和檢索成為一個必要的、十分有意義的研究課題。針對這一課題，該文選取并運用現(xiàn)代的圖像識別技術(shù)，旨在對于顏色這一重要特征進行顏色特征提取，進而實現(xiàn)圖像檢索和分類。實驗結(jié)果表明，使用計算機對圖像進行分類，從而克服傳統(tǒng)鑒別分類方式缺少客觀、量化指標(biāo)的缺點的這種方法是可行的。

關(guān)鍵詞：顏色特征；HSV；分類

中圖分類號：TP751 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2017）18-0193-03

1概述

顏色特征是當(dāng)前最受歡迎的視覺分類特征，經(jīng)常用于數(shù)字圖像的分類與檢索。這是因為顏色特征對外界因素的依賴性較小。相比而言其它的圖像特征例如形狀特征及紋理特征，對圖像的尺寸和位置都有一定的要求。顏色特征也是最直觀呈現(xiàn)的特征。所以在基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)中顏色特征的研究更被研究者重視。同時，相對幾何特征而言，顏色特征穩(wěn)定性好，有對大小、方向不敏感等特點。因此，顏色特征的提取受到極大重視并得到深入研究。

本文提出基于HSV空間的顏色特征提取算法，并通過對中國畫的實驗證明，該算法能有效提取畫作的顏色特征，并依此對圖像進行了分類研究。

2基于HSV空間的顏色特征提取

傳統(tǒng)的RGB顏色模型可分辨的色差是非線性的，且沒有直觀感，所以不是一個好的顏色描述系統(tǒng)。相比RGB顏色空間，HSV顏色空間更接近于人類視覺經(jīng)驗和對色彩的認(rèn)識。

HSV色彩模型是由Munseu提出的。HSV顏色空間從人類感知的角度來定義色彩空間。HSV顏色空間有三個屬性，色彩（Hue），又稱色調(diào)；飽和度（Saturation），表示色彩的純度；亮度（Value），是指色彩的明暗程度，亮度的高低，越接近白色亮度越高，越接近灰色或黑色亮度越低。

HSV顏色空間具有自然性，與人類的視覺感知相當(dāng)?shù)慕咏从沉巳祟愑^察色彩的方式，同時也有利于圖像檢索。李海峰做實驗發(fā)現(xiàn)基于HSV顏色直方圖的方式明顯優(yōu)于RGB顏色直方圖的方式。

基于以上分析，本文選取了HSV顏色空間模型對顏色特征進行提取。一般來說，圖像都以RGB的方式保存?？梢詫D像從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到HSV空間中來。設(shè)V_c是RGB顏色空間中的一個顏色，W_c是HSV顏色空間中的一個顏色，從RGB顏色空間到HSV顏色空間的變換過程可以用公式（1）來表示：

3全局直方圖

顏色直方圖常被用來表示圖像的顏色特征，其運算速度快，算法簡單，而且具有尺度、平移和旋轉(zhuǎn)不變性。該方法在圖像特征提取、圖像分類和檢索中都有很好的應(yīng)用。該算法能夠體現(xiàn)出不同色彩的分布情況和色彩在整個圖像中所占的比例，即圖像中所包含的顏色以及各顏色出現(xiàn)的概率。

圖像的顏色直方圖可以看作是一維的離散函數(shù)，公式如下：

其中，k代表圖像的顏色級，L是可取的顏色級的個數(shù)。n_k是圖像中具有顏色級為k的像素個數(shù)，N代表圖像像素的總個數(shù)。

本文對中國畫顏色特征進行提取結(jié)果如圖1、圖2所示：

這些作品當(dāng)中，除了黃公望的一些作品外，所有畫家的所有作品的顏色特征直方圖都有一個明顯的特點，即Color=11的顏色都比較突出，吳昌碩的尤為明顯。Color=11之所以分布概率大，是由于H=1，S=0，V=2的分布概率都比較大。

H=1時，表明色調(diào)處于紅黃之間。由圖1可以看出，國畫色調(diào)處于這個色調(diào)空間。其中，吳昌碩擅長寫意花卉，喜用濃麗對比的顏色，尤善用西洋紅。

S=0，表明色調(diào)的純度并不高。國畫的在作畫時，并沒有非常純正的紅黃綠色。中國國畫的顏料多是有一定著色能力的礦物質(zhì)，比如朱砂，赭石，雄黃、鉛粉等，它們本身就含有比較豐富的雜質(zhì)，加之畫家作畫時也需要對它們混合調(diào)制才能得到比較理想的顏色。這就解釋了色調(diào)純度普遍為0的原因，也符合國畫的視覺特點。

V=2表明亮度值高。由作品也可以看出，除了黃公望的作品整體感覺偏暗，其他的作品都帶給人比較明亮的感覺。

從直方圖中可以看到，比較容易辨認(rèn)的是吳昌碩的直方圖，它的特點是其顏色集中在Color=11處，而其他顏色的分布很少；其次便是黃公望。它的特點是顏色在大部分集中在Col-or=15處，而且在這個顏色附近也有比較均勻的分布，使得整個直方圖呈現(xiàn)一種“A”字形；其余徐悲鴻和黃公望作品的顏色直方圖分布基本上都呈現(xiàn)“山”字形。不同的是徐悲鴻的峰值往往出現(xiàn)在Color=2處，而劉旦宅的“山”形比較規(guī)則。

經(jīng)過以上分析，我們可以初步斷定基于HSV顏色空間的不均勻量化方法是可以提取國畫的顏色特征的。這些作品的顏色直方圖既有一些共性，顯示了國畫的普遍特點，又存在個體差異，利用提取圖像HSV直方圖的方法可以幫助人們進行初步的判斷。

4實驗結(jié)果

為了更準(zhǔn)確的進行數(shù)據(jù)分析，本文進行了多次實驗。對四位畫家的畫作利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行分類。其實驗結(jié)果如表1所示。

實驗結(jié)果表明，本文采用的基于HSV空間的顏色特征提取方法可以在一定程度上體現(xiàn)中國傳統(tǒng)繪畫的顏色特征。

5結(jié)論

本文研究了基于HSV顏色空間的特征提取算法，并對數(shù)字化的中國畫提取了數(shù)字特征，以便于用數(shù)字化和量化的方法來分析圖像。為了驗證特征提取算法的有效性，本文基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對中國畫進行分類研究。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的非線性映射能力，自學(xué)習(xí)能力和自適應(yīng)能力，而且泛化能力和容錯能力上也都有突出表現(xiàn)。實驗結(jié)果表明，在處理三個畫家分類時得到了較好的表現(xiàn)，使用計算機對圖像進行分類，從而克服傳統(tǒng)鑒別分類方式缺少客觀、量化指標(biāo)的缺點的這種方法是可行的。endprint