Image processing 三维直方图的相似度量

我想根据颜色相似性对图像进行聚类。为此，我需要两个3D直方图之间的良好相似性度量。图像的三维直方图只是一个三维空间，其中每个轴代表一种基本颜色。每个轴的范围为0-255，因为这是每个像素的基色的可能值

直方图表示为256X256X256矩阵，矩阵中的每个条目表示图像中具有该特定颜色的像素计数。例如： 如果矩阵元素

M[0][0][0]=1150

的值，则表示图像中有1150个黑色像素（RGB（0,0,0）表示黑色）

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我正在寻找这类问题最合理的相似性度量。该度量将在聚类算法（DBSCAN）中用于评估图像相似性。

使用

L*a*b*

（CIELAB）颜色空间，其中欧几里德距离实际上是相似性，因为它被设计用于模拟人眼感知的非线性。

计算第一个和第二个直方图的每个点之间的欧几里德距离？但在我看来，欧几里德距离并不是最佳选择，因为它在感知上很重要，一种颜色与另一种颜色之间的差异。例如，如果您有一个带有RGB（255255255）的白色图像，并将其与带有RGB（170170）=>浅灰色的图像和带有RGB（255,0255）=>紫色的图像进行比较。很明显，白色比紫色更像浅灰色。我想在我的相似性度量中捕捉RGB值之间的一致变化。