颜色聚合向量

针对颜色直方图和颜色矩无法表达图像色彩的空间位置的缺点，Pass[9]提出了图像的颜色聚合向量（color coherence vector）。它是颜色直方图的一种演变，其核心思想是将属于直方图每一个bin的像素进行分为两部分：如果该bin内的某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阈值，则该区域内的像素作为聚合像素，否则作为非聚合像素。假设αi与βi分别代表直方图的第i个bin中聚合像素和非聚合像素的数量，图像的颜色聚合向量可以表达为<(α1, β1), (α2, β2), …, (αN, βN)>。而<α1+ β1, α2 + β2, …, αN +βN > 就是该图像的颜色直方图。由于包含了颜色分布的空间信息，颜色聚合向量相比颜色直方图可以达到更好的检索效果。