基于颜色直方图的颜色特征提取
遥感图像处理中的特征提取技术使用教程
遥感图像处理中的特征提取技术使用教程遥感图像处理是一种利用航天器或飞机上的传感器通过接收地球表面反射或辐射的能量进行地球观测与地球表面信息获取的科学技术。
遥感技术广泛应用于农业、林业、地质勘探、环境监测等领域，为了更准确地获取地表信息，特征提取技术成为遥感图像处理中的重要环节。
本文将介绍遥感图像处理中常用的特征提取技术，并提供相应的使用教程。
一、像素级特征提取技术像素级特征提取技术是指从遥感图像中提取单个像素的特征信息。
常用的像素级特征提取技术有灰度级特征提取和颜色特征提取。
1. 灰度级特征提取灰度级特征提取是根据像素的灰度值来判断其特征属性。
常用的灰度级特征包括像素的亮度、纹理、形状等。
其中，像素的亮度可以通过计算灰度直方图或灰度矩来进行提取；纹理特征可以通过灰度共生矩阵、小波变换等方法来提取；形状特征可以通过边缘检测、形态学操作等技术来提取。
2. 颜色特征提取颜色特征提取是根据像素的颜色信息来判断其特征属性。
常用的颜色特征包括色调、饱和度、亮度等。
可以通过计算像素的颜色直方图、颜色矩来提取颜色特征。
二、对象级特征提取技术对象级特征提取技术是指从遥感图像中提取出具有独特形态和位置特征的地物对象。
常用的对象级特征提取技术有基于边缘提取的特征、基于区域分割的特征和基于形状提取的特征等。
1. 基于边缘提取的特征边缘是地物对象与背景之间的边界，通过提取边缘可以获得地物对象的形态信息。
常用的边缘提取算法包括Canny边缘检测算法、Sobel算子、Prewitt算子等。
通过对遥感图像进行边缘提取，可以得到地物对象的轮廓信息。
2. 基于区域分割的特征区域分割是将遥感图像划分为具有相似特征的连续区域的过程。
常用的区域分割算法有基于阈值的分割算法、基于区域增长的分割算法、基于边缘的分割算法等。
通过对遥感图像进行区域分割，可以得到地物对象的集合，并提取出地物对象的各种特征属性。
3. 基于形状提取的特征地物对象具有独特的形状信息，通过提取形状特征可以获得地物对象的几何性质。
图像处理中常用的特征抽取算法介绍
图像处理中常用的特征抽取算法介绍图像处理是计算机视觉领域的重要研究方向，而特征抽取是图像处理中的关键步骤之一。
特征抽取算法能够从原始图像中提取出具有代表性的特征，为后续的图像分析和识别任务提供有价值的信息。
本文将介绍几种常用的特征抽取算法。
一、颜色特征提取算法颜色是图像中最直观的特征之一，常用的颜色特征提取算法有颜色直方图和颜色矩。
颜色直方图统计了图像中不同颜色的像素数量分布，通过对颜色直方图的分析，可以得到图像的颜色分布特征。
而颜色矩则通过对图像中像素的颜色值进行统计，得到图像的颜色矩阵，从而描述图像的颜色分布和色彩信息。
二、纹理特征提取算法纹理是图像中的一种重要特征，可以描述图像中物体的表面细节和结构。
常用的纹理特征提取算法有灰度共生矩阵和小波变换。
灰度共生矩阵通过统计图像中像素灰度级别之间的关系，得到图像的纹理特征。
而小波变换则通过将图像分解成不同尺度和方向的子图像，提取出图像的纹理信息。
三、形状特征提取算法形状是图像中物体的外部轮廓和内部结构，常用的形状特征提取算法有边缘检测和轮廓描述。
边缘检测算法通过检测图像中像素灰度级别的变化，找到物体的轮廓。
而轮廓描述算法则通过对图像中物体轮廓的几何形状进行描述，提取出物体的形状特征。
四、局部特征提取算法局部特征是图像中局部区域的特征，常用的局部特征提取算法有SIFT和SURF。
SIFT算法通过检测图像中的关键点，并提取关键点周围的局部特征描述子，从而得到图像的局部特征。
而SURF算法则通过对图像中的兴趣点进行检测，并提取兴趣点周围的局部特征，用于图像匹配和识别任务。
五、深度学习特征提取算法深度学习是近年来图像处理领域的热门技术，深度学习特征提取算法通过使用深度神经网络模型，自动学习图像中的特征表示。
常用的深度学习特征提取算法有卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
CNN通过多层卷积和池化操作，提取图像的局部特征和全局特征。
而RNN则适用于序列数据的特征提取，可以用于处理图像序列和视频数据。
颜色特征提取方法的实现与应用
颜色特征提取方法的实现与应用在计算机视觉中，颜色特征提取是一项重要的任务。
在图像处理、目标检测、图像分类等领域中，颜色特征都有着非常广泛的应用。
本文将介绍颜色特征提取的方法以及其在实际应用中的意义。
一、颜色特征提取的方法1. RGB颜色空间RGB颜色空间是计算机视觉中最常用的颜色表示方法。
在该颜色空间中，颜色由三个独立变量--红、绿、蓝--来表示。
对于每一个像素，都可以通过其RGB值来确定其颜色。
但是，由于RGB值中包含的信息过于单一，而且RGB值并不能直接体现出颜色之间的关系，所以在实际应用中，RGB颜色空间并不能满足需求。
2. HSL颜色空间HSL颜色空间是以色相、饱和度、亮度为基础的一种颜色表示方法。
其中，“色相”表示颜色的种类，如红、绿、蓝等；“饱和度”表示颜色的纯度，即颜色的深浅；“亮度”表示颜色的明暗程度。
在HSL颜色空间中，同一种色相的颜色会被分到一类中，不同颜色之间的距离也很容易计算。
3. HSV颜色空间HSV颜色空间较HSL颜色空间更加强调颜色的可感性。
其中，“色相”表示颜色的种类，如红、绿、蓝等；“饱和度”表示颜色的纯度，即颜色的深浅；“明度”表示颜色的亮度，即颜色的明暗程度。
HSV颜色空间相对于HSL颜色空间而言，更能体现出颜色的差异性和可感性。
在实际应用中，HSV颜色空间也更受欢迎。
二、颜色特征提取的意义在实际应用中，颜色特征提取的意义是非常重要的。
例如，在图像分类中，颜色特征可以帮助我们区分不同类型的物品。
对于服装分类而言，颜色特征可以帮助我们区分不同颜色的衣服。
而对于食品分类而言，颜色特征可以帮助我们区分不同食材的颜色，如草莓和西瓜的颜色就有很大的区别。
另外，颜色特征还可以帮助我们进行目标检测。
例如，在人脸识别中，通过提取人脸中不同位置的颜色特征，可以较为准确地识别出人脸的位置和轮廓。
三、颜色特征提取的实现在实现颜色特征提取时，需要依据实际需求和场景的不同选择不同的方法。
主色提取算法
主色提取算法
主色提取算法是一种从图像中提取主色的技术。
这种算法通常用于图像处理、计算机视觉和数字图像处理等领域。
以下是几种常用的主色提取算法：
1. K-means聚类算法：该算法是一种常见的聚类分析方法，通过将像素点
分配给最近的聚类中心来对像素进行分类。
在主色提取中，可以将像素点按照它们的颜色值进行分类，然后将每个类别的中心点作为主色。
2. HSV色彩空间法：HSV色彩空间是一种与人类视觉感知更接近的色彩空间，其中H表示色调，S表示饱和度，V表示亮度。
在HSV色彩空间中，
可以通过将色调和饱和度通道进行直方图统计来提取主色。
3. 颜色直方图法：该方法通过计算图像中每个像素的颜色值，并统计每个颜色值的数量来生成颜色直方图。
主色是颜色直方图中出现次数最多的颜色。
4. 基于特征的方法：该方法通过提取图像中的特征，如边缘、角点等，来提取主色。
这种方法通常需要使用图像分割和特征提取算法。
5. 基于深度学习的方法：近年来，深度学习技术在图像处理领域取得了很大的进展，其中卷积神经网络（CNN）是最常用的深度学习模型之一。
通过
训练CNN模型来自动提取图像中的主色，可以获得更好的效果。
这些算法各有优缺点，选择哪种算法取决于具体的应用场景和需求。
基于特征抽取的图像检索方法与实例分析
基于特征抽取的图像检索方法与实例分析随着数字图像的广泛应用和存储技术的快速发展，图像检索成为了一个重要的研究领域。
图像检索的目标是根据用户的查询需求，从大规模的图像数据库中快速准确地检索出相关的图像。
基于特征抽取的图像检索方法通过提取图像的特征信息，将图像转化为一组数值特征，从而实现对图像的高效检索。
本文将介绍基于特征抽取的图像检索方法，并通过实例分析来说明其应用。
一、基于特征抽取的图像检索方法1. 特征提取特征提取是基于特征抽取的图像检索方法的核心步骤。
常用的特征包括颜色特征、纹理特征和形状特征等。
颜色特征可以通过提取图像的颜色直方图或颜色矩来表示；纹理特征可以通过提取图像的纹理统计信息（如灰度共生矩阵）来表示；形状特征可以通过提取图像的边缘信息或轮廓信息来表示。
特征提取的目标是将图像转化为一组数值特征，以便进行后续的相似度计算。
2. 相似度计算相似度计算是基于特征抽取的图像检索方法的关键步骤。
在特征提取之后，需要计算查询图像与数据库中每个图像之间的相似度。
常用的相似度计算方法包括欧氏距离、余弦相似度和相关系数等。
相似度计算的目标是确定查询图像与数据库中图像的相似程度，从而确定检索结果的排序。
3. 检索结果排序检索结果排序是基于特征抽取的图像检索方法的最后一步。
在相似度计算之后，需要根据相似度的大小对检索结果进行排序，以便用户能够快速准确地找到所需的图像。
常用的排序方法包括基于相似度的升序排序和基于相似度的降序排序。
检索结果排序的目标是将与查询图像最相似的图像排在前面，提高检索效率。
二、实例分析为了更好地理解基于特征抽取的图像检索方法的应用，下面将通过一个实例进行分析。
假设我们有一个包含1000张猫和狗的图像数据库，并且我们希望根据用户的查询，从数据库中检索出与查询图像最相似的图像。
首先，我们通过颜色特征提取方法提取图像的颜色直方图。
查询图像是一张黄色猫的图片，我们可以通过计算查询图像的颜色直方图与数据库中每个图像的颜色直方图之间的欧氏距离，来计算它们之间的相似度。
基于颜色直方图的颜色特征提取
推 出 了 以 ＩＢＭ 的 ＱＢＩＣ［１］和 ＶＩＲＡＧＥ 的 ＶＩＲ（ Ｖｉｓｕａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ３． ＨＳＶ 空间的非等间隔量化
Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ） 图像引擎等为代表的一系列成功的产品。
将 ｈ， ｓ， ｖ ３ 个 分 量 按 人 的 颜 色 感 知 进 行 非 等 间 隔 的 量 化 ，
由于区域颜色分布具有局域性， 有的颜色出现的很少， 为了 不敏感， 具有相当强的鲁棒性。同时， 在许多情况下， 颜色又是描
简化直方图描述， 有必要对其进行优选。一种基于阀值的颜色集 述一幅图像最简便而有效的特征。人们对于一幅图像的印象， 往
（ｃｏｌｏｒ ｓｅｔ）的思想是针对颜色直方图中每个颜色项 ｋ， 引入阀值 Ｔ 往从图像中颜色的空间分布开始。所有这些都促使颜色成为基
ＨＳＶ 空间的 Ｈ， Ｓ， Ｖ 值， 可设 ｖ＇＝ｍａｘ（ｒ， ｇ， ｂ）， 定义：｛ｒ＇ ， ｇ ＇ ， ｂ＇｝为：
ｒ＇＝（ｖ＇－ ｒ）／（ｖ＇－ ｍｉｎ（ ｒ ， ｇ， ｂ））
（１）
ｇ＇＝（ｖ＇－ ｇ） ／（ｖ＇－ ｍｉｎ（ ｒ ， ｇ， ｂ ））
（２）
ｂ＇＝（ｖ＇－ ｂ）／（ｖ＇－ ｍｉｎ（ ｒ ， ｇ， ｂ ））
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福建电脑
２００７ 年第 ５ 期
基于颜色直方图的颜色特征提取
巩艳华 １， 朱爱红 １， 代凌云 ２
（ １． 海军航空工程学院， 山东 烟台 ２６４００１ ２． 曲阜师范大学日照校区信息技术传播学院 山东 日照 ２７６８２６ ）
【摘 要】： 本文首先介绍了几种常用的颜色空间， 并说明了他们之间的转换方法， 利用常用的 ＨＳＶ 空间说明了几种常 用的颜色特征的提取方法。
ＨＳＶ 模型， 因此在这里需要 ＲＧＢ 到 ＨＳＶ 的转换。
颜色特征提取算法
颜色特征提取算法颜色特征提取算法是一种用于从图像中提取颜色信息的技术。
颜色是一种重要的视觉特征，广泛应用于图像处理、计算机视觉、人工智能等领域。
颜色特征提取算法可以帮助我们对图像进行分类、检索、分割等操作，提高图像处理的效率和准确性。
一、颜色空间颜色空间是用来描述颜色的数学模型。
常见的颜色空间有RGB、CMYK、HSV等。
在颜色特征提取算法中，选择合适的颜色空间对图像进行表示是非常重要的。
RGB颜色空间是由红(Red)、绿(Green)、蓝(Blue)三原色组成的，它是最常用的颜色空间之一。
RGB颜色空间适合用于显示器显示，但对于颜色特征提取来说，它的表达能力相对较弱。
HSV颜色空间是由色调(Hue)、饱和度(Saturation)、亮度(Value)三个分量组成的。
HSV颜色空间可以更好地表示颜色的感知属性，因此在颜色特征提取算法中被广泛应用。
二、颜色直方图颜色直方图是一种常用的颜色特征提取算法。
它通过统计图像中各个颜色的像素数量来描述图像的颜色分布情况。
颜色直方图可以分为灰度直方图和彩色直方图两种。
灰度直方图是指将图像转换为灰度图后，统计各个灰度级别的像素数量。
灰度直方图可以用于描述图像的亮度分布情况，但无法准确表示颜色信息。
彩色直方图是指将图像在某个颜色空间下，统计各个颜色分量的像素数量。
彩色直方图能够更准确地描述图像的颜色分布情况，因此在颜色特征提取中更为常用。
三、颜色矩颜色矩是一种基于颜色矩阵的颜色特征提取算法。
颜色矩可以描述图像的颜色分布、对比度、偏斜度等属性。
其中，一阶颜色矩描述图像的平均颜色分布情况；二阶颜色矩描述图像的对比度和相关性；三阶颜色矩描述图像的偏斜度和峰值。
通过计算图像的颜色矩，可以得到一个综合的颜色特征向量，用于图像分类、检索等任务。
四、颜色滤波器颜色滤波器是一种基于颜色滤波的颜色特征提取算法。
它通过选择特定的颜色滤波器，对图像进行滤波操作，提取出感兴趣的颜色信息。
图像处理技术中的特征提取方法
图像处理技术中的特征提取方法特征提取是图像处理技术中的重要步骤，它能够从原始图像中提取出具有代表性的特征，为后续的图像分析与处理提供基础。
在本文中，我们将介绍一些常用的图像处理技术中的特征提取方法。
1. 梯度特征提取法梯度特征提取法是一种基于图像边缘信息的特征提取方法。
通过计算图像中像素值的梯度来获取图像边缘信息。
其中，常用的方法包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny边缘检测等。
这些算法可以有效地提取出图像的边缘特征，用于物体检测、目标跟踪等应用。
2. 纹理特征提取法纹理特征提取法是一种基于图像纹理信息的特征提取方法。
通过分析图像中的纹理分布和纹理特征，可以揭示图像中的纹理结构和纹理性质。
常用的纹理特征提取方法包括局部二值模式（LBP）、灰度共生矩阵（GLCM）等。
这些方法可以用于图像分类、纹理识别等领域。
3. 颜色特征提取法颜色特征提取法是一种基于图像颜色信息的特征提取方法。
通过提取图像中的颜色分布和颜色特征，可以区分不同物体以及不同场景。
常用的颜色特征提取方法包括颜色矩、颜色直方图等。
这些方法可以用于图像检索、目标识别等应用。
4. 形状特征提取法形状特征提取法是一种基于图像形状信息的特征提取方法。
通过分析图像中的几何形状和边界形状，可以用于目标检测和图像分割等任务。
常用的形状特征提取方法包括边缘描述子如链码、轮廓拟合等。
这些方法可以用于目标检测、目标跟踪等应用。
5. 光流特征提取法光流特征提取法是一种基于图像运动信息的特征提取方法。
通过分析图像序列中像素的位移信息，可以获取图像中的运动信息。
常用的光流特征提取方法包括Lucas-Kanade光流法、Horn-Schunck光流法等。
这些方法可以用于目标跟踪、行为识别等应用。
在实际应用中，通常需要结合多种特征提取方法来提取更加丰富和具有区分度的特征。
例如，可以将梯度特征、纹理特征和颜色特征进行融合，以提取更加综合的特征表示。
还可以利用机器学习算法如支持向量机（SVM）、神经网络等对提取的特征进行分类和识别。
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５．２．２ 缴款登记
将运行在服务器端完成。
通过个人编号获取个人基本信息与未缴款信息 ， 经操作员 ７． 结束语
核实后录入实际缴款金额， 审核后将未缴款信息置为已缴， 同时
农保是管理着广大农民兄弟的养老钱， 农保系统要求做到
将账户划入金额写入个人账户。
准确， 快速， 稳定。在农保管理系统的总体设计中， 采用基于三层
ＨＳＶ 模型， 因此在这里需要 ＲＧＢ 到 ＨＳＶ 的转换。
的一维直方图。
对于 ＨＳＶ 颜色空间， 又称为六椎体模型， 如图 １ 所示。
４． 颜色直方图
在给定的颜色空间基础上， 统计每种颜色分量的像素数占
图像总像素数的比例， 从而得到图像各种颜色分量的比例分
布－ － 直方图， 最后把直方图作为图像的颜色特征进行图像检索。
（３）
则有 ｖ＝ｖ＇／２５５， ｓ＝（ｖ＇－ ｍｉｎ（ｒ， ｇ， ｂ）） ／ ｖ＇
常用的颜色直方图有以下几种： （ １） 全局直方图 设 Ｃ（ｘ， ｙ）为 ＲＧＢ 空间一幅彩色图像， 其颜色 直 方 图 的 定 义 为： Ｍ－ １ Ｎ－ １
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Ｈｃ（ｋ）＝∑ ∑ ｈ（Ｃ（ｘ， ｙ）） ｋ＝０，１， …ｋ Ｘ＝０ ｙ＝０
ＨＳＶ 空间的 Ｈ， Ｓ， Ｖ 值， 可设 ｖ＇＝ｍａｘ（ｒ， ｇ， ｂ）， 定义：｛ｒ＇ ， ｇ ＇ ， ｂ＇｝为：
ｒ＇＝（ｖ＇－ ｒ）／（ｖ＇－ ｍｉｎ（ ｒ ， ｇ， ｂ））
（１）
ｇ＇＝（ｖ＇－ ｇ） ／（ｖ＇－ ｍｉｎ（ ｒ ， ｇ， ｂ ））
（２）
ｂ＇＝（ｖ＇－ ｂ）／（ｖ＇－ ｍｉｎ（ ｒ ， ｇ， ｂ ））
员的操作锁定相关表而使业务瘫痪。对于需要数据的插入和修
通过已维护计算政策信息， 获取人员相关要素信息， 对信息 改， 尽量通过数据窗口显示， 生成数据后， 在最后一步保存时生
进行数据匹配， 获取相关计算政策， 然后计算得到个人应缴信 成相应数据库执行语句处理， 尽量只处理一张表的数据， 避免循
息。
环死锁。对于批量处理的许多表的数据， 编写好存储过程， 直接
因此上式可表示为： Ｌ＝６Ｈ＋３Ｓ＋Ｖ
（ ６）
ＲＧＢ 颜色模型是用红、绿、蓝三种基色来表示各种颜色， 但 ＲＧＢ
这 样 Ｈ， Ｓ， Ｖ 三 个 分 量 就 在 一 维 矢 量 上 分 布 开 来 。 其 中 Ｌ
颜色空间不能很好的与感知上的颜色空间结合起来， 较好的是 的 取 值 范 围 是［０￣３５］， 即 根 据 量 化 后 的 图 象 可 以 统 计 得 到 ３６ 柄
５．１．３ 参保信息查询
信息汇总后生成数据发送给银行， 通过银行发放退休金。
根据要求创作一个数据窗口， 提供操作员查询个人参保基 ６． 对于并发控制的处理
本信息。
由于该系统是同时由多个操作员操作， 对系统数据进行处
５．２ 缴款管理子系统
理的， 所以必须考虑到并发控制处理的问题， 以免由于个别业务
５．２．１ 计算个人应缴信息
对历年划入部分： 利息 ＝ 划入金额 ＊ 定期利率
语句对个人基本信息表 插 入 一 条 记 录 ， 利 用 ＰｏｗｅｒＢｕｉｌｄｅｒ 自 带 ５．４ 待遇管理子系统
ｓｑｌｃｏｄｅ 判断是否执行成功， 成功的 话 提 交 ； 失 败 的 话 ， 首 先 将 修 ５．４．１ 计算个人待遇信息
改回滚， 然后弹出错误提示信息， 同时显示 ｓｑｌｃｏｄｅ 和 ｓｑｌｅｒｒｔｅｘｔ。
文， １９９９
"（ 上"接"第"１１" １ 页"） """""""""""""""""""""""""""""""""""""""""
位数字， 也没有特别要求， 故在此用＂０＂填充最后一位数字。最后 月份）） ＊ 活期利率
录 入 信 息 确 认 无 误 后 ， 点 击 保 存 按 钮 ， 系 统 自 动 生 成 一 条 ｉｎｓｅｒｔ
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２００７ 年第 ５ 期
基于颜色直方图的颜色特征提取
巩艳华 １， 朱爱红 １， 代凌云 ２
（ １． 海军航空工程学院， 山东 烟台 ２６４００１ ２． 曲阜师范大学日照校区信息技术传播学院 山东 日照 ２７６８２６ ）
【摘 要】： 本文首先介绍了几种常用的颜色空间， 并说明了他们之间的转换方法， 利用常用的 ＨＳＶ 空间说明了几种常 用的颜色特征的提取方法。
简称为图像的高和宽， 而 ｋ 为变换空间的颜色数。
（ ２） 局部直方图
局部颜色特征区域颜色直方图和区域颜色分布特征， 后者
表示 Ｃｉ 到 Ｃｋ 种颜色的象素的累加频数， ｈ 表示量化得到 的
包括区域颜色矩（主要是均值和方差）、区域颜色极大、极小值等。 颜色数。
下面给出局部直方图的定义和处理方法：
除此之外， 还有局部累加直方图、量化直方图和主色调直方
为 解 决 这 个 问 题 ， 在 全 局 自 方 图 的 基 础 上 ， Ｓｔｒｉｃｋｅｒ 和 Ｏｒｅｎｇｏ 进 一步提出了使用＂累加颜色自方图＂的概念。累加自方图是以颜 色值作为横坐标， 纵坐标为颜色累加出现的频数， 因此图像的累 加直方图空间定义为：
其中， Ｍ， Ｎ 为图像 Ｃ（ｘ，力垂直和水平方向上的像素数目， 并
可以在大容量图像库中找到想要的图像。它可以不去理解图像
中的对象， 更关注的是信息的快速查询和发现。本文主要讨论在
多媒体图像检索中最重要的颜色特征提取的方法。
２． 颜色空间的转换
特征提取的主要任务是把图像的颜色特征提取出来存入图
像特征数据库， 以此特征作为图像检索的主要依据， 主要步骤
为：
（ １） 将 ＲＧＢ 颜 色 空 间 转 换 为 适 合 肉 眼 分 辨 的 ＨＳＶ 颜 色 空
由于区域颜色分布具有局域性， 有的颜色出现的很少， 为了 不敏感， 具有相当强的鲁棒性。同时， 在许多情况下， 颜色又是描
简化直方图描述， 有必要对其进行优选。一种基于阀值的颜色集 述一幅图像最简便而有效的特征。人们对于一幅图像的印象， 往
（ｃｏｌｏｒ ｓｅｔ）的思想是针对颜色直方图中每个颜色项 ｋ， 引入阀值 Ｔ 往从图像中颜色的空间分布开始。所有这些都促使颜色成为基
像， 颜色特征具有相对良好的鲁棒（ｒｏｂｕｓｔ）性， 并且不受图像尺寸
Ｌ＝Ｈ×Ｌｓ×Ｌｖ＋Ｓ×Ｌｖ＋Ｖ
（ ５）
和 方 向 的 影 响 。 常 用 的 颜 色 空 间 有 ： ＲＧＢ、ＨＳＩ、ＨＳＬ、ＨＳＢ、
其中 Ｌｓ 和 Ｌｖ 分别是 Ｓ 和 Ｖ 的量化级数， 取 Ｌｓ ＝ ２， Ｌｖ＝３
ＣＭＹＫ、ＨＳＶ 等 ， 采 用 何 种 颜 色 空 间 并 没 有 统 一 的 标 准 ， 对 于
由于图像的颜色直方图具有尺度不变性和旋转不变性， 因此被
广泛采用。
颜色直方图是颜色信息的函数， 它表示图像中具有同颜色
级别的像素的个数， 其横坐标是颜色级别， 纵坐标是颜色出现的
图１
频率（像素的个数）。因此颜色直方图（ ｃｏｌｏｒ ｈｉｓｔｏｇｒａｍ） 是用来表达
给 定 ＲＧＢ 颜 色 空 间 的 值（ｒ， ｇ， ｂ）， 其 中 ｒ，ｇ，ｂ ∈［０，２５５］， 则 变 换 到 颜色特征最常用的手段。
被忽略。这样就在一定的程度上简化了直方图后期索引及匹配 １． 李逸波等编著， 《多媒体数据库技术》， 机械工业出版社， ２００４ 年。
的工作量。
２． 赵峰， 山东大学硕士论文， 《基于颜色的图像检索技术研究》， ２００５ 年
（ ３） 累加直方图
５ 月。
当图像中的特征并不能取遍所有．取值时， 统 计 自 方 图 中 会 ３． 李向阳等， 基于色彩的图像数据库检索方法的研究， 计算机研究与发 出现一些零值。这些零值的出现会对相似性度量的计算带来影 展， １９９９ 年 ３ 月， 第 ３６ 卷第 ３ 期。 响， 从而使得相似性度量并不能正确反映图像之间的颜色差别· ４． 王伟， 基于内容的图像检索系统的研究， 中科院计算所博士学位论
５．３ 账户管理子系统
的 Ｃ／Ｓ 体系结构， 将系统设计为操作便捷， 性能稳定， 维护方便，
５．３．１ 查询个人账户信息
易于升级的机计算机管理系统。
根据要求创作一个数据窗口， 提供操作员查询个人账户信
息。
参考文献：
５．３．２ 个人账户计息
１． 王鹰．基于 Ｃ／ Ｓ 模式的计算机等级考试系统的设 计．计 算 机 与 现 代 化．
参保人退休时， 通过退休时的养老待遇政策， 对照该参保人
５．１．２ 参保信息修改
缴费金额与工龄， 计算得到该参保人应享受养老待遇金额。
对已登记信息进行修改， 通过对数据窗口数据的修改直接 ５．４．２ 生成发放数据
通过 ｕｐｄａｔｅ 属性提交到数据库。
每月根据系统中参保人员待遇信息， 生成待遇发放信息， 将
基于内容的图像检索技术是一种综合集 成 技 术， 它 通 过 分 从对颜色模型的大量分析和计算。可把色调 ｈ 分成 １６ 份， 饱和
析图像的内容，如颜色、纹理等， 建立特征索 引 ， 并 存 储 在 特 征 库 度 ｓ 和亮度 ｖ 分别分成 ４ 份， 并据色彩的不同范围进行 量 化 ， 量
中。用户在查询时， 只要把自己对图像的模糊印象描述出来， 就 化后的色调、饱和度和亮度值分别为 Ｈ， Ｓ， Ｖ。
于内容的图像检索所采取的主要手段之一。如何准确充分的提
取一幅图像的颜色信息， 并以适当的方式表示， 将直接影响整个