function L=hsvquan(hsv) %对HSV量化,该3维特征矢量: h=hsv(:,:,1); s=hsv(:,:,2); v=hsv(:,:,3); % 假设对HSV 空间进行适当的量化后再计算直方图, 则计算量要少得多. 我们将H , S ,V 3个分量依照人的颜色感知进行非等间隔的量化, 从对颜色模型的大量分析, 我们把 % 色调H 空间分成8份, 饱和度S 和亮度V 空间分别分成3份, 并依据色彩的不同范围进行量化, 量化后的色 % 调、饱和度和亮度值分别为H , S ,V. h=h*360; H=zeros(size(hsv,1),size(hsv,2)); H(h>=316|h<=20)=0; H(h>=21&h<=40)=1; H(h>=41&h<=75)=2; H(h>=76&h<=155)=3; H(h>=156&h<=190)=4; H(h>=191&h<=270)=5; H(h>=271&h<=295)=6; H(h>=296&h<=351)=7; S=zeros(size(hsv,1),size(hsv,2)); S(s>=0&s<=0.2)=0; S(s>0.2&s<=0.7)=1; S(s>0.7&s<=1)=2; V=zeros(size(v)); V(v>=0&v<=0.2)=0; V(v>0.2&v<=0.7)=1; V(v>0.7&v<=1)=2; l=9*H+3*S+V; % L=mat2gray(l); % histL=imhist(L,72); for i=0:71 L(i+1)=numel(l(l==i)); end
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