用matlab提取图像的颜色特征 边界特征

改进的SOM算法及其在颜色特征提取中的应用

利用灰度截留的方法对图像进行分割以达到预处理的目的

通过颜色分割阈值的设定从而检测出带有颜色的球体

matlabHSV根据H分量查找颜色特征代码 % （角度，对应灰度） % 红R0,(330,22)-(0.9167,0.0611) % 橙O1,[22,45]-[0.0611,0.1250] % 黄Y2,(45,70)-(0.1250,0.1944) % 绿G3,[70,155]-[0.1944,0.4306] % 青I4,(155,180)-(0.4306,0.5) % 蓝B5,[180,272]-[0.5,0.7556] % 紫P6,(272,330]-[0.7556.0.9167]

基于颜色特征、基于形状特征或者基于颜色和形状综合特征图像检索

图像处理特征分析方法总结，系统的分析，包括颜色特征分析，几何描述，形状描述，图像表示，区域描述，图像膨胀与腐蚀，形态学重建，对象，特征与区域度量，以及查表操作；

根据2010年的一篇文献《automatic cloud classification of whole sky images》中的特征提取方法，提取了12维特征，分别有som聚类分类器和svm分类器进行分类。

基于聚类算法的颜色特征提取，提取颜色特征

我的本科毕业论文。在基于内容的图像检索中，颜色作为图像的一种重要视觉信息，己得到广泛应用。本文对利用颜色特征进行图像检索的三个关键问题:颜色的表示、颜色特征的提取和基于颜色的相似性度量进行了讨论。 针对基于颜色的静态图像检索，本文利用JAVA语言实现了在Windows XP环境下基于图像颜色特征的图像检索演示系统。采用应用广泛的RGB颜色空间来表示图像的颜色特征，对颜色分量进行等间隔量化并形成特征矢量并对特征矢量进行归一化处理，采用图像均匀分块的方法引入图像中色彩所处的位置信息，用距离度量函数进行图像的相似性匹配。