function L=hsvquan(hsv)
%对HSV进行量化,把3个颜色分量合成为一维特征矢量:
h=hsv(:,:,1);
s=hsv(:,:,2);
v=hsv(:,:,3);
% 假设对HSV 空间进行适当的量化后再计算直方图, 则计算量要少得多. 我们将H , S ,V 3个分量依照人的颜色感知进行非等间隔的量化, 从对颜色模型的大量分析, 我们把
% 色调H 空间分成8份, 饱和度S 和亮度V 空间分别分成3份, 并依据色彩的不同范围进行量化, 量化后的色
% 调、饱和度和亮度值分别为H , S ,V.
h=h*360;
H=zeros(size(hsv,1),size(hsv,2));
H(h>=316|h<=20)=0;
H(h>=21&h<=40)=1;
H(h>=41&h<=75)=2;
H(h>=76&h<=155)=3;
H(h>=156&h<=190)=4;
H(h>=191&h<=270)=5;
H(h>=271&h<=295)=6;
H(h>=296&h<=351)=7;
S=zeros(size(hsv,1),size(hsv,2));
S(s>=0&s<=0.2)=0;
S(s>0.2&s<=0.7)=1;
S(s>0.7&s<=1)=2;
V=zeros(size(v));
V(v>=0&v<=0.2)=0;
V(v>0.2&v<=0.7)=1;
V(v>0.7&v<=1)=2;
l=9*H+3*S+V;
% L=mat2gray(l);
% histL=imhist(L,72);
for i=0:71
L(i+1)=numel(l(l==i));
end