随着多媒体技术、计算机技术,通信技术及Internet网络的迅速发展,人们越来越多地接触到各种各样的图像信息,图像中的物体特性有很多,其中颜色是最为重要的特征之一。常用的颜色特征提取技术是颜色直方图,直方图是在研究颜色特征分析时最为重要的方法之一,直方图处理除了计算简单的特性外,同时还具有尺度不变性和旋转不变性的优点,但是直方图无法得到颜色组成之间的空间关系信息而且对光照变化敏感。本文主要对如下几个方面进行了分析:1.分析和研究了基于颜色直方图识别领域的一些关键技术,其内容包括颜色空间的选取、颜色直方图的描述方法比较、颜色直方图特征的相似性度量准则。2.对于颜色直方图特征的提取,本文主要采取的方式是根据Shafer二色反射模型,通过把物体表面反射的过程分为两种,即表面反射和本体反射。表面反射分量一般与入射光有相同的光谱分布,本体反射分量的光谱则是有光照的光谱功率分布和物体表面反射特性共同决定的。本体反射率代表了物体的颜色反射特性,可以表征物体颜色的本征特性。对基于颜色比率的颜色不变量模型进行了改进,通过新构建的颜色模型,去除掉表面反射分量,得到本体反射的分量,从而可以得到无关于光照和几何特性无关的本体反射率。即仅与物体颜色反射特性相关的不变量信息q1、q2、q3,通过与其他颜色模型(如r、g、b模型HIS模型等)的对比实验结果的分析,可以得知本文所提出的色彩模型在不同的光源照射下以及不同光照强度下的稳定性有一定的提高。3.由于颜色直方图反映的是颜色的全局统计信息,丢失了颜色的空间分布信息。为了在基于颜色直方图的方法中增加空间信息,本文提出应用图像分块以及配置权重并结合模糊颜色直方图进行处理,符合人体的视觉规律,能够在一定程度上模拟人的视觉过程,通过实验得到较好的结果。本文针对直方图技术的缺点,提出并实施了基于二色反射模型和模糊颜色直方图的新思路,提高了光照稳定性并增加了空间信息,更接近模拟人眼视觉图像处理过程,对彩色图像处理技术发展提供了新途径。