Методы на основе цветовых гистограмм в задачах обработки изображений

Цветовые гистограммы широко используются в различных задачах компьютерного зрения, таких как поиск объекта на изображении, поиск похожих изображений, классификация изображений. Популярность методов на основе гистограмм объясняется простотой их вычисления, устойчивостью к перемещениям и поворотам объекта интереса и изменениям положения камеры.

Цветовая гистограмма — это вектор, в каждой ячейке которого содержится число пикселей изображения или участка изображения, имеющих соответствующий цвет. Часто при построении гистограммы используется цветовое пространство RGB, однако программное обеспечение ряду причин предпочтительнее использовать цветовое пространство HSV. В цветовом пространстве HSV координатами цвета являются: hue — цветовой тон (например, красный, зелёный или синий), saturation — насыщенность (чистота цвета), и value — яркость. Данная цветовая модель обладает рядом принципиальных преимуществ. В модели HSV информация о цвете и обработчик освещённости хранится в разных цветовых компонентах, что позволяет повысить инвариантность к освещению. Гистограммы в цветовом пространстве HSV более удобны в использовании. Например, при эквализации гистограммы (преобразовании изображения, после которого его гистограмма содержит все возможные значения яркости, равномерно распределённые на всём диапазоне) требуется скорректировать только яркость пикселей изображения, оставив их цвет без изменений. Использование цветового пространства HSV позволяет добиться устойчивости к затенению изображения, так как затенение не оказывает влияния на компоненту hue.