图 2。1 图像的灰度直方图 

现在介绍直方图的一些概念： 

dims：需要统计的特征数目。图 2。1 中 dims=1，因为上图只统计了图像的灰 度特征。 

bins：每个特征空间子区段的数目，可理解为“直条”或“组距”。可以把灰 度值（0 到 255）分成了 10 个子区域（[0,25],[26,51],……[234,255]）,图 2。1 的直条为 26。 

range：特指每个特征空间的取值范围。图 2。1 是以灰度为基准来统计图像 的直方图。那么灰度的取值范围就是直方图的取值范围。可以得 出 ranges=[0,255]。 

2。3 常见的色彩空间

色彩空间，也叫色彩模型，是数学化描述色彩的基础。 

2。3。1 RGB 颜色空间

RGB 颜色空间（红，绿，蓝）颜色空间是最常见的一种颜色模型，它被称为 与设备有关的色彩空间。在 CRT 显示系统中，彩色阴极管使用 R,G,B 数值来驱 动电子枪发射电子，并分别激发荧光屏上的 R,G,B 这 3 种颜色的荧光粉来发出 不同亮度的光线，通过混合产生各种颜色。这就是 RGB 颜色系统的原理。RGB 颜色系统之所以能够用来表示色彩，归根结底是由于人眼中的锥状细胞和棒状细胞对红色，绿色，蓝色特别敏感[19]。 文献综述

RGB 颜色模型对应笛卡尔坐标中的一个立方体，R、G、B 分别代表 3 个 坐标轴。当 R、G、B 对应的数值都取零时，即坐标原点处，表示黑色；反之， 当 R、G、B 都取最大值时，则表示白色。立方体空间中的其他各点表示其他颜 色。RGB 是面向设备的，通常在任何一种编程语言和编译环境下，都直接提供 对于 RGB 颜色表示的支持。当三个分量的取值范围都是 0～255 之间的整数 时，可以表示 16 777 216 种颜色[19]。 

但是，当得到一种色彩时，人们很难准确说出其中 RGB 的含量；同时，当 我们希望描述一种是色彩时，如果想使用 RGB 的方式来表示自己想象的颜色似 乎是不可能的。 

2。3。2 HSV 颜色空间

HSV 模型可以解释为（Hue 色相，Saturation 饱和度，Value 纯度）对应于圆 柱坐标系的一个圆锥形子集。HSV 有时候也称作 HSB。V 参数表示色彩的明亮 程度，范围从 0 到 1。我们可以用一个倒立的圆锥来表示这种颜色空间。圆锥的 顶面对应于 V=1，代表的颜色较亮。H 参数代表色彩信息，即所处的光谱颜色的 位置，相当于前面所提到的色相。该参数用一个角度量表示，它由绕 V 轴的旋转 角给定的，红色对应角度 0°，绿色对应角度 120°，蓝色对应角度 240°，即 红，绿，蓝分别相隔 120 度，互补色分别相差 180 度。S 参数为一比例值，范围 从 0 到 1，从圆心到圆周过渡它表示所选颜色的纯度和该颜色最大纯度和该颜色 最大纯度之间的比率。S=0，只有灰度。V=0 时，H 和 S 无定义，即代表黑色； 圆锥顶面中心处 S=0，V=1，H 无定义，即代表白色。顶面中心到原点代表亮度 渐暗的白色，即不同灰度的白色。任何 V=1,S=1 的颜色都是纯色。当 S≠0 时， H 可有相应的值[19]。 来:自[优.尔]论,文-网www.youerw.com +QQ752018766-

2。3。3  HSI 颜色空间

HSI 彩色空间，也称 HSL（Hue，Saturation，Lightness）色彩空间，同样是 从人类的视觉系统出发的，它与 HSV 非常相似，区别在于一种纯色的亮度等于 白色的亮度，而纯色的命都忘却等于中度灰的明度[19]。