图像的颜色直方图答案

【问题标题】：color histogram for images图像的颜色直方图
【发布时间】：2012-08-22 21:37:27
【问题描述】：

在颜色直方图中，我们通常在每个颜色通道中提取直方图，这不包含颜色如何共现的信息，例如有多少像素的强度为 I(100,200,50)？

有没有什么方法可以构建一个表示颜色同时出现的直方图？（多少像素包含强度值（200,100,50）？）

我正在寻找此类直方图的一些改进版本，例如。像这样paper

【问题讨论】：

这可能取决于您的目的。你想形象化吗？还是你想把它用作图像级描述符？
我想用作描述符..

标签： image-processing machine-learning computer-vision

【解决方案1】：

您可以构建一个包含 256^3 个值的非常大的直方图，或者您可以量化每个通道中的值（例如每个通道 10 个值），这将产生一个包含 1000 个条目的直方图。

【讨论】：

这是一种合适的方法，但使用的 bin 可能会非常稀疏。可以改为将所有三个值散列在一起以获得 long，然后将其用作散列表的键。

【解决方案2】：

由于您想将其用作图像级描述符以进行进一步识别，因此简单的分箱可能不是最佳选择，因为颜色在您的样本中分布不均匀。

典型的方法是bag of words。您从整组图像（3D 空间中的点）中获取所有像素值，并使用一些聚类算法（如k-means 或EM algorithm）对它们进行量化。假设您使用了 K 个集群（可能取决于您的目的和样本量，您可以从 K = 100 开始）。要描述单个图像，您需要为每个像素（所谓的视觉词）找到最接近的聚类，并使用 K 个 bin 构建直方图，以便每个 bin 值是对应于视觉词的像素数。这是您的描述符，您可以使用欧几里得距离或 χ² 距离在描述符上比较图像。

请注意，根据您的平台，有很多可用的聚类算法（甚至是词袋框架）的实现。 OpenCV 是最受欢迎的。请注意，您还可以使用基于梯度的描述符，例如 HOG，具体取决于您的问题。

【讨论】：

谢谢。我在research.microsoft.com/pubs/68706/cvpr1.pdf 发现了以下有趣的“具有颜色共现直方图的对象识别”
计算机视觉在过去十年中取得了巨大进步，因此该论文可能远非最先进。
感谢您的回复。我认为它离最先进的水平不远。它就像一种新的描述符。我浏览了几篇论文，发现这很有用，并被许多其他论文引用。但仍然无法弄清楚如何有效地实施该论文。如果有人可以帮助我给我一些有效实施它的提示，那将会很有用。

【解决方案3】：

我认为您刚刚回答了自己的问题。

是的，可以建立这样的直方图。在实现方面应该相当简单，因为通常(r,g,b) 由 32 位表示，其中前三位是 r、g 和 b

【讨论】：