【图像颜色纹理特征】基于内容的图像颜色、纹理等特征的提取算法的MATLAB仿真

       如何用数值表示纷繁复杂的颜色，人们已经进行了许多研究。研究表明，人眼对颜色的感知是三维的，找到符合人眼视觉特征的颜色模型是利用颜色特征进行图像检索的关键。图像的颜色特征不仅取决于图像本身，而且还与观察者的视觉系统和观察经验有关。因此为了准确提取表征原始图像颜色信息，提取算法必须在符合人类视觉系统的生理特征和人类观察经验的视觉感知特征的颜色空间内进行。对彩色图像颜色特征提取的研究，必须在特定的颜色空间中进行。实际应用中常用到的颜色空间很多，比如L*a*b*颜色空间、RGB空间、HSV空间、Munsell空间、YUV空间等等。

1 RGB颜色空间

       面向硬设备的最常用颜色模型是RGB模型，它是一种与人的视觉系统结构密切相连的模型。根据人眼结构，所有颜色都可看作是3个基本颜色-红R，绿G和蓝B的不同组合。为了建立标准，国际照度委员会(CIE)早在1931年就规定红、绿、蓝这3种基本色的波长分别为700nm，546.lnm，435.8nm。由于光源的光谱是连续渐变的，所以并没有一种颜色可准确地叫做红、绿、蓝。因而需要注意，定义3种基本波长并不表明仅由3个固定的R、G、B分量就可组成所有颜色。

       RGB模型可以建立在笛卡儿坐标系统里，其中3个轴分别为R，G，B，见图1所示。RGB模型的空间是个正方体，原点对应黑色，离原点最远的顶点对应白色。在这个模型中，从黑到白灰度值分布在