图像主色的提取

这里采用量化的方法，简要介绍下量化提取的步骤：

（1）对颜色空间（比如HSV）的各个分量分成若干段，可以均匀，也可以不均匀

（2）扫描一遍图像，对所有像素点，按其颜色分量归类

（3）统计每个颜色类的像素点总数

（4）按颜色类的像素点总数从大到小排序，取前面m种即可作为主色（或者算比例达到多少也可以）

程序里，把H分为8份（取0~7），S和V分为三份（取0~2），量化颜色C=9*H+3*S+V，便量化到72种。

main.m如下

%图像主色提取-量化OrImage=imread('7.bmp');%读入原图像hsv_image=rgb2hsv(OrImage);%注意这个rgb2hsv函数，这是MATLAB自带的，但是使用它做RGB到HSV颜色空间的转化后，H，S，V这三个分量的值域都是[0，1][h,w,~]=size(OrImage);T=zeros(4,72);%这里定义了一个4行72列的零矩阵，第一行表示我们划分的72种颜色类，每一列的2,3,4行即将用来存储对应的H，S，V三个分量分类后的值for i=1:w    for j=1:h        if(hsv_image(j,i,1)>=316/360||hsv_image(j,i,1)<20/360)%把H分量分成8份            H=0;        else if(hsv_image(j,i,1)>=20/360&&hsv_image(j,i,1)<40/360)                 H=1;             else if(hsv_image(j,i,1)>=40/360&&hsv_image(j,i,1)<75/360)                      H=2;                  else if(hsv_image(j,i,1)>=75/360&&hsv_image(j,i,1)<155/360)                           H=3;                       else if(hsv_image(j,i,1)>=155/360&&hsv_image(j,i,1)<190/360)                                H=4;                            else if(hsv_image(j,i,1)>=190/360&&hsv_image(j,i,1)<270/360)                                     H=5;                                 else if(hsv_image(j,i,1)>=270/360&&hsv_image(j,i,1)<295/360)                                          H=6;                                      else H=7;                                     end                                end                           end                      end                 end            end        end                if(hsv_image(j,i,2)<0.2)%把S分量分成3份            S=0;        else if(hsv_image(j,i,2)>=0.2&&hsv_image(j,i,2)<0.7)                S=1;            else S=2;            end        end                if(hsv_image(j,i,3)<0.2)%把V分量分成3份            V=0;        else if(hsv_image(j,i,3)>=0.2&&hsv_image(j,i,3)<0.7)                V=1;            else V=2;            end        end                C=9*H+3*S+V+1;%这个函数可以让C的值得到72种        T(1,C)=T(1,C)+1;%矩阵第一行的值存储每类颜色的像素点总数，每划分一次像素点，归一次类并累加计数        T(2,C)=H;        T(3,C)=S;%存储对应的三个分量归类的值（0~7,0~2,0~2）        T(4,C)=V;    endendfor i=1:72%对累加后的分类后的各像素点总数冒泡排序    for j=i+1:71if(T(1,j)>T(1,i))    t=T(:,i);T(:,i)=T(:,j);T(:,j)=t;        end    endendfor i=1:8%取前面分段时候各个区间的中心为颜色类的各分量的值（为了后面把主色画出来）    if(T(2,i)==0)        T(2,i)=348/360;    else if(T(2,i)==1)            T(2,i)=30/360;          else if(T(2,i)==2)                  T(2,i)=58/360;               else if(T(2,i)==3)                        T(2,i)=110/360;                     else if(T(2,i)==4)                             T(2,i)=175/360;                          else if(T(2,i)==5)                                    T(2,i)=230/360;                                else if(T(2,i)==6)                                        T(2,i)=282/360;                                    else                                          T(2,i)=305/360;                                    end                              end                         end                   end              end        end    end        if(T(3,i)==0)        T(3,i)=0.1;    else if(T(3,i)==1)            T(3,i)=0.45;        else            T(3,i)=0.85;        end    end        if(T(4,i)==0)        T(4,i)=0.1;    else if(T(4,i)==1)            T(4,i)=0.45;        else            T(4,i)=0.85;        end    endendfor j=1:8%这里取m=8，即取前面8种颜色类作为主色for i=round(w/8)*(j-1):round(w/8)*j%按原图的大小，把主色画出来    if(i==0)        i=1;    end    hsv_image(:,i,1)=T(2,j);    hsv_image(:,i,2)=T(3,j);    hsv_image(:,i,3)=T(4,j);endendDCImage=hsv2rgb(hsv_image);figure,imshow(OrImage)figure,imshow(DCImage);

原始图像

主色提取图

由效果图可以看到，这种方法还是有些问题的，该算法思想来源于IEEE2008年轻计算机科学家国际会议。