颜色空间与颜色空间的量化方法

颜色是人的视觉系统对可见光的感知结果，通常用颜色空间来描述。颜色分布方法的第一步要选择颜色空间并对颜色空间进行量化处理。本文简单介绍了颜色空间与颜色空间的量化方法。

常用颜色空间有RGB、CMYK、HSV、XYZ、CIELab等。图2给出了两种颜色空间。RGB 空间由红、绿、蓝三原色组成，所有颜色都可以表示为这3种颜色按不同比例的混合，如图2（a）所示。RGB空间易编程、易于硬件使用但不直观。在图像分析和识别领域应用最多的是HSV颜色空间，该空间使用颜色的3个特性（色调、饱和度和亮度）作为定义颜色的组成部分，如图2（b）所示。HSV 空间能较好反映人对色彩的感知和鉴别能力，非常适合基于色彩的图像相似比较17-81。因此，本文采用 HSV颜色空间。

在图像检索领域，通常颜色空间需要“压缩”进而通过一种更紧凑的方式描述，即颜色空间的量化。量化可以在不改变主观感受的情况下减少存储量并提高处理速度。

颜色空间量化需要考虑的一个问题是量化级别：将颜色空间量化为越多的Bin时描述特征越精确，但同时也会增加数据存储量和计算时间。另一个问题是量化是否均匀：由于一般颜色空间对人眼感知来说并不均匀，非均匀量化能较好的符合人眼视觉感受但是会增加量化过程和计算的复杂度。颜色空间的量化有多种方法，如John R.Smith「将颜色空间均匀量化为166个Bins，Zhang Leil9将颜色空间非均匀量化为36个Bins。本文采用 Zhang Lei 的方法。如图3所示：将H非均匀量化为7个部分，将SV划分为黑色区域、灰色区域和彩色区域，对灰色区域和彩色区域进行进一步的量化。

总计l=4H+2S+V+8共36种颜色。这种量化方法具有较能适合人眼视觉、能减少颜色冗余、可适用灰度表面和易于计算的优点。