色分布のヒストグラム間で距離が欲しい

画像内の特定の領域または全体における色の分布を調べてヒストグラムにしたものを色ヒストグラムと呼ぶ.分類にあたってはHSVは使わずRGBを使用する. 色ヒストグラムに変換後は、ユークリッド距離やコサイン類似度を用いて類似度を計算すればよい. それを各画像で算出して色ヒストグラムとして得ることで画像間の類似度を簡単に確認することができる. <特徴> ・色の割合にのみに依存し、画像内の位置には影響しない. ・上記のため画像のテクスチャや形状情報は一切捨てていることになる. ・ヒストグラムの細かさにも寄るがまたこのため光の当たり方が変わるような明るさの変化に弱い

カラーの場合はRGBの3つのベクトルを持つことになる. これらを全てつなげてもよいが、通常はそうではなくRが0~64,Bが0~64,Gが0~64になっているものを一つのグループ(bin), Rが65~128....のように各色の範囲の組み合わせでグループ(bin)を作り、ヒストグラムを作成する. 即ち1画素あたり256の3乗の値が取れていたが、上記のように64刻みのグループを作る場合、赤で4通り青で4通り緑で4通りのヒストグラム即ち4の3乗通りの64個の値しか取れない状態になる. この値を集計したものをカラーヒストグラム(色ヒストグラム, Color Histogram)としている.

カラー画像と異なりグレー画像のカラーヒストグラムは単純である. グレーの場合は1軸の色しか持っていないため、どの幅でサンプリングして集計するかを決めれば自ずとヒストグラムのビンサイズ(一つのグループの幅)となる.

カラーヒストグラムを得られればそれはベクトルとして使用することができる. 右に示したようなコサイン類似度を計算することで単純な画像類似度を得ることができる.