光谱特征在图像颜色描述中的重要性

2023-06-28 理论教育版权反馈

【摘要】：相对其他特征而言，光谱特征具有描述简便直观的特点，而且对大小、方向都不敏感，在一些情况下表现出相当强的鲁棒性。RGB、XYZ、HIS和Lab是四种不同的颜色空间，以不同的方式描述图像目标的颜色特征［67、68］。图2-13 单波段图像的灰度直方图除了颜色直方图之外，还有颜色矩、颜色集等其他一些颜色特征表示方式。

相对其他特征而言，光谱特征（也称颜色特征）具有描述简便直观的特点，而且对大小、方向都不敏感，在一些情况下表现出相当强的鲁棒性。人眼对彩色的分辨率高于对黑白图像的分辨率，因此彩色图像所携带的信息远远超过了灰度图像。但只用光谱特性很难完整而准确的描述一个具体物体，因为许多不同的目标所表现出的光谱特征可能相同（如全色遥感影像中机场与其他人文建筑等），这使得其应用容易受限。

1.颜色空间

颜色空间又叫彩色空间、颜色模型，是用来表示颜色的三个参数所构成的3D空间，是颜色抽象表示和描述的方法，是在某些标准下用通常可接受的方式来简化的颜色规范。因此，颜色空间是进行颜色信息研究的理论基础。RGB、XYZ、HIS和L^∗a^∗b^∗是四种不同的颜色空间，以不同的方式描述图像目标的颜色特征^{［67、68］}。

人类能够感受到不同的颜色是由于视网膜中有三种不同的感受彩色的锥细胞，它们分别对应于红（R）、绿（G）、蓝（B）三种颜色。于是，人眼感知的所有颜色都可以看做是红、绿和蓝三原色的不同组合。RGB颜色空间是最基本的颜色空间，其他所有的颜色空间都是由它经过线性或非线性变换得出的。

XYZ空间包含了所有人类能够感觉的颜色，这三种基色是虚拟的，使得颜色比配全部为正值，而且它是基于实验测定的颜色匹配函数，因此它不同于RGB颜色空间只是表示监视器所能显示的颜色范围，可以显示所有的颜色。

HIS（Hue Intensity Saturation）空间是从人的心理感知角度建立的，最能体现人眼的视觉特点。其中，H是指一种颜色在色谱中所对应的主波长（色调），S相当于颜色的纯度（饱和度），I表示强度和亮度（密度）。

L^∗a^∗b^∗颜色是从RGB模式转换为HSB模式和CMYK模式的桥梁。该颜色模式由一个发光率（Luminance）和两个颜色（a和b）轴组成，具有“独立于设备”的特性，即使用任何一种监视器或打印机，其颜色效果不变。

2.颜色统计特性

利用光谱特征来识别目标，主要工具是单波段图像的灰度直方图（见图2-13）和多光谱图像的颜色直方图。直方图的横轴表示颜色的等级，纵轴表示具有该颜色等级的像素在整个图像区域中所占的比例。直方图是图像区域中灰度等级或颜色等级出现次数的统计比较结果，不能反映某一像素色彩值的位置信息。

图2-13 单波段图像的灰度直方图

除了颜色直方图之外，还有颜色矩（Color Moment）、颜色集（Color Sets）等其他一些颜色特征表示方式。颜色矩的数学基础是任何颜色分布均可由它的矩来刻画，并且由于大部分信息集中在低阶矩，色彩的统计低阶矩不仅能描述区域大众主要的色彩分量，而且可以反映出区域中的色彩分布情况。一阶矩对应色彩均值，二阶矩对应色彩标准差，三阶矩对应色彩偏度。

光谱特征在图像颜色描述中的重要性

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