HC.zip

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%% 读取图片
img=imread（‘D:\大三下资料\图像目标探测，跟踪与识别技术\实验\实验四\MSRA10K\images\124.jpg‘）;
img=im2double（img）;
%% 色调分离
Rchannel=img（::1）; %分离三通道
Gchannel=img（::2）;
Bchannel=img（::3）;
N=12; %色阶数为12
Step=1/（N-1）;
T（1:N）=0; %色阶区间
for i=1:N  
    T（i）=（i-1）*Step;  
end
[rowscols]=size（Rchannel）;
for i=1:rows
    for j=1:cols
    Rchannel（ij）=T（floor（Rchannel（ij）/Step）+1）;
    Gchannel（ij）=T（floor（Gchannel（ij）/Step）+1）;
    Bchannel（ij）=T（floor（Bchannel（ij）/Step）+1）;
    end
end
img（::1）=Rchannel; %通道合并
img（::2）=Gchannel;
img（::3）=Bchannel;
clear N Step;
%至此，256*256*256的颜色被分配到12*12*12的新颜色空间中
%% 建立直方图，寻找高频颜色
img12=img*11+1; %使img范围为1~12，方便计算
colorSpace=zeros（121212）; %创建12*12*12的RGB颜色空间
for i=1:rows
    for j=1:cols
        r=img12（ij1）; %计算颜色空间中的颜色向量
        g=img12（ij2）;
        b=img12（ij3）;
        colorSpace（rgb）=colorSpace（rgb）+1;
    end
end

%已经建立颜色空间（直方图），下面寻找高频颜色
totalPixel=0; %用于记录已经数过的像素
colorNum=0; %用于记录高频颜色个数
while totalPixel<（0.95*rows*cols） %当数过的像素小于95%总像素时，继续数
    maxProp=max（max（max（colorSpace）））; %找到像素数最多的那个颜色
    sameNum=length（colorSpace（colorSpace==maxProp））; %重复概率的数量
    totalPixel=totalPixel+sameNum*maxProp;
    colorNum=colorNum+sameNum;
    colorSpace（colorSpace==maxProp）=-1; %使数过的空间位置置-1，表示此点属于高频颜色点
end
clear totalPixel;

%已经找到高频颜色，下面将低频颜色分配到最近的高频颜色中
[r0g0b0]=ind2sub（size（colorSpace）find（colorSpace==-1））; %找到空间中所有高频颜色的空间位置
while ~isempty（colorSpace（colorSpace>0）） %当颜色空间中还有未分配的颜色时，继续循环
    maxProp=max（max（max（colorSpace）））;
    [rgb]=ind2sub（size（colorSpace）find（colorSpace==maxProp））; %找到剩余最高频颜色所在的空间位置
    colorSpace（colorSpace==maxProp）=-2;
    for i=1:length（r）
        distance=zeros（length（r0）1）;
        for j=1:length（r0） %遍历所有高频颜色位置
            distance（j）=（r（i）-r0（j））^2+（g（i）-g0（j））^2+（b（i）-b0（j））^2; %求出距离（的平方）
        end
        minD=min（distance）; %最近的距离
        label=find（distance==minD）; %找到最小距离对应的序号
        rGive=r0（label（1））;
        gGive=g0（label（1））;
        bGive=b0（label（1））; %（rGivegGivebGive）即是给（r（i）g（i）b（i））分配的颜色
        for m=1:rows
            for n=1:cols
                if img12（mn1）==r（i） && img12（mn2）==g（i） && img12（mn3）==b（i）
                    img12（mn1）=rGive;
                    img12（mn2）=gGive;
                    img12（mn3）=bGive;
                end
            end
        end
    end
end
clear r0 g0 b0 r g b r1 b1 g1 label minD maxProp distance rGive gGive bGive;
%% 计算显著性
%某个颜色的显著性即该颜色与其他所有颜色之间的距离之和
[r0g0b0]=ind2sub（size（colorSpace）find（colorSpace==-1））; %找到空间中所有高频颜色的空间位置
S=zeros（length（r0）1）; %显著性
result=zeros（rowscols）; %结果矩阵
for i=1:length（r0）
    for j=1:length（r0）
        if j==i
            continue
        end
        S（i）=S（i）+sqrt（（r0（i）-r0（j））^2+（g0（i）-g0（j））^2+（b0（i）-b0（j））^2）;
    end
    for m=1:rows
        for n=1:cols
            if img12（mn1）==r0（i） && img12（mn2）==g0（i） && img12（mn3）==b0（i）
                result（mn）=S（i）;
       

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件        3505  2018-05-10 21:05  calculateHC.m
     文件         123  2018-05-08 23:40  normalization.m