计算机视觉的特征提取算法研究至关重要。在一些算法中，一个高复杂度特征的提取可能能够解决问题（进行目标检测等目的），但这将以处理更多数据，需要更高的处理效果为代价。而颜色特征无需进行大量计算。只需将数字图像中的像素值进行相应转换，表现为数值即可。因此颜色特征以其低复杂度成为了一个较好的特征。

在图像处理中，我们可以将一个具体的像素点所呈现的颜色分多种方法分析，并提取出其颜色特征分量。比如通过手工标记区域提取一个特定区域（region）的颜色特征，用该区域在一个颜色空间三个分量各自的平均值表示，或者可以建立三个颜色直方图等方法。下面我们介绍一下颜色直方图和颜色矩的概念。

 颜色直方图：
颜色直方图用以反映图像颜色的组成分布，即各种颜色出现的概率。Swain和Ballard最先提出了应用颜色直方图进行图像特征提取的方法[40]，首先利用颜色空间三个分量的剥离得到颜色直方图，之后通过观察实验数据发现将图像进行旋转变换、缩放变换、模糊变换后图像的颜色直方图改变不大，即图像直方图对图像的物理变换是不敏感的。因此常提取颜色特征并用颜色直方图应用于衡量和比较两幅图像的全局差。另外，如果图像可以分为多个区域，并且前景与背景颜色分布具有明显差异，则颜色直方图呈现双峰形。

颜色直方图也有其缺点：由于颜色直方图是全局颜色统计的结果，因此丢失了像素点间的位置特征。可能有几幅图像具有相同或相近的颜色直方图，但其图像像素位置分布完全不同。因此，图像与颜色直方图得多对一关系使得颜色直方图在识别前景物体上不能获得很好的效果。

考虑到颜色直方图的以上问题，主色调直方图便产生了。所谓主色调直方图基于假设少数几个像素的值能够表示图像中的绝大部分像素，即出现频率最高的几个像素被选为主色，仅用主色构成的主色调直方图描述一幅图像。这样的描述子并不会降低通过颜色特征进行匹配的效果，因为从某种角度将，频度出现很小的像素点可以被视为噪声。

 颜色矩：
颜色矩是一种有效的颜色特征，由Stricker和Orengo提出[41]，该方法利用线性代数中矩的概念，将图像中的颜色分布用其矩表示。利用颜色一阶矩（平均值Average）、颜色二阶矩（方差Variance）和颜色三阶矩（偏斜度Skewness）来描述颜色分布。与颜色直方图不同，利用颜色矩进行图像描述无需量化图像特征。由于每个像素具有颜色空间的三个颜色通道，因此图像的颜色矩有9个分量来描述。由于颜色矩的维度较少，因此常将颜色矩与其他图像特征综合使用。

 颜色集：
以上两种方法通常用于两幅图像间全局或region之间的颜色比较、匹配等，而颜色集的方法致力于实现基于颜色实现对大规模图像的检索。颜色集的方法由Smith和Chang提出[42]，该方法将颜色转化到HSV颜色空间后，将图像根据其颜色信息进行图像分割成若干region，并将颜色分为多个bin，每个region进行颜色空间量化建立颜色索引，进而建立二进制图像颜色索引表。为加快查找速度，还可以构造二分查找树进行特征检索。