显著特征融合的主颜色聚类分割算法*

针对颜色密度聚类分割模型容易产生误分割的问题,提出基于视觉显著性调节的主颜色聚类分割算法.首先,根据空间颜色信息和Mean-shift算法平滑结果分别计算图像的全局显著特征和区域显著特征,并融合2类显著特征作为特征空间聚类的约束项.然后,采用核密度估计方法计算图像主颜色作为初始类,并将显著特征作为调节因子进行聚类分割.最后,进行区域合并.在标准的分割图像库上进行实验并与多种算法对比,结果表明,文中算法具有更高的区域轮廓准确度,并且有效利用图像显著特征,降低密度聚类形成的区域不一致性,提高像素聚类的精度和分割的鲁棒性.     

基于改进FCM聚类算法的火灾图像分割

研究火灾识别问题,火灾图像分割是火灾特征提取和识别的前提,其分割效果直接影响火灾识别的准确率.针对现有分割方法中存在的经验阈值难以确定和因彩色信息丢失导致分割不准确等问题,为了准确识别火灾图像,提出一种改进的FCM聚类的火灾图像分割方法.方法选用符合人眼视觉特性的HSI颜色空间,根据数据分布特点确定色度分量H和亮度分量Ⅰ的初始聚类中心,分别在直方图特征空间进行模糊聚类处理,并利用像素的空间信息对模糊隶属度函数做了改进,最后在由两分量的模糊隶属度组成的二维特征空间上进行火灾图像分割.实验结果表明,算法可排除高亮区域的干扰,准确分割出火焰区域,为后续的火灾识别提供重要依据.     

基于自组织动态神经网络的图像分割

图像分割是图像处理和模式识别的重要课题,而图像特征空间聚类是图像分割的一种重要方法,认为图像的特征是图像中待分割物体表面所特有而且恒定的特征,并将图像的特征映射到某种几何空间,称为特征空间,并且假定图像中不同的待分割物体在该特征空间中呈现为不同的聚集,提出了自组织动态网络(SODNN)聚类算法,并且利用该算法对图像特征空间聚类.该算法实现了神经网络结构的快速生长和动态调节,具有自动适应数据内在分布特征和聚类结果更为准确稳定的特点.利用SODNN算法对图像颜色空间进行聚类的同时综合了图像的位置信息来实现图像分割.实验表明分割结果与人工分割结果具有较好的一致性.     

一种基于区域的彩色图像分割方法

针对彩色图像中的目标进行快速、精确的分割问题是计算机视觉和图像分析的重点和难点.为提高图像识别质量,提出了一种基于区域的彩色图像分割方法.首先选择合适的彩色空间,提取出图像中的每个像素点的颜色、纹理、位置等综合特征,形成特征向量空间;在特征空间中,用ISODATA算法求出最佳聚类数目和初始聚类中心,后利用K-均值聚类算法进行聚类和图像区域分割,从中抽取出图像区域的特征,并与相类似的方法进行了比较实验.实验结果表明,图像分割算法速度较快,分割结果较精确.     

基于颜色和笔画特征的文本分割算法

自动提取图像中的文本对图像视频检索具有重要意义.提出了一种基于颜色和笔画特征,应用无监督聚类方法进行复杂背景下的文本分割算法.首先在对文本行图像增强的基础上,应用颜色约减和直方图确定文本颜色.然后提取颜色和笔画特征,应用k-均值聚类算法分割出文本和背景像素.最后应用后处理优化分割结果.实验表明,该算法具有较好的分割效果.     

基于NBS颜色距离及半监督聚类的织物图像分割

为提高纺织CAD技术,对织物图像的分割进行了研究。依据半监督聚类理论,提出了一种基于HLC颜色空间的以NBS颜色距离为优化准则的半监督聚类的织物图像分割算法。算法利用有限的人工信息,即在织物图像上点击有限的几个点以标识相应区域之间的关系,从而得到满足用户给定限制的织物图像分割结果。算法首先对织物图像进行量化转换处理,而后在HLC色彩空间中集成先验的分割信息进行色彩聚类。实验结果表明,该算法在织物图像分割中是一种可行的方法。     

一种基于Mean-Shift聚类算法的图像区域分割方法

提出一种基于均值平移(Mean-Shift)聚类算法的图像区域分割方法.该方法首先选用适当的彩色空间对图像中的每个像素点抽取颜色、纹理及空间位置等特征,形成特征空间;然后,利用Mean-Shift聚类算法,在像素点特征空间中进行聚类,利用提出的方法,确定最佳窗口半径参数,进而确定聚类簇数、聚类中心等参数,将像素初步划归不同的组,并利用相邻像素之间的连接原理对图像区域进一步分割.分割方法提供了丰富的区域描述特征.实验结果表明这种方法具有图像分割速度快,分割效果好等特点.     

基于聚类主颜色和边缘直方图的图像检索方法

图像的主颜色被广泛应用于图像检索中,但主颜色不能反映图像信息的空间分布.边缘直方图是在灰度图像上提取的,丢弃了图像的颜色信息.提出了一种综合利用聚类主颜色和边缘信息进行图像检索的方法.首先利用K均值聚类算法得到图像的主颜色,然后利用大津算法分割图像,利用Sobel算子提取目标和背景之间的显著的边缘特征信息构造边缘直方图,最后综合利用聚类主颜色和边缘直方图进行检索.既可以利用主色调信息,又能利用边缘的特征信息来反映图像信息的空间分布.实验结果表明,该方法可以有效地提高检索精度.     

一种融合聚类与区域生长的彩色图像分割方法

论文提出了一种将聚类和区域生长有机融合的彩色图像分割方法。为了捕获图像的纹理特征,首先将图像划分成16×16子块,然后在块中按照视觉一致性准则进行颜色聚类,对于聚类后的子块,提取其颜色与纹理特征,然后采用符合人类视觉特征的生长规则,进行基于子块的区域生长。该方法充分利用了聚类算法和区域生长算法的各自优点,并符合人类视觉特征的分割策略。利用提出的算法对多幅自然图像进行了分割实验,实验结果证明了算法的有效性。     

基于改进K均值聚类与HSV模型的棉花分割算法

针对棉花图像中存在阳光直射和阴影遮挡等因素而导致图像分割精度低、效果差的问题,提出一种结合颜色聚类与V通道信息的图像分割方法.该方法对原始图像进行各向异性扩散滤波预处理;再对图像采用改进的K均值颜色聚类完成初始分割,对分割结果利用HSV模型中的V通道信息作为棉花图像的特征,去除背景影响实现最终分割.实验结果表明,该算法在阳光直射及阴影遮挡等干扰条件下能较好地将成熟棉花从背景中分离出来.     

基于HEVC与聚类算法的计算机桌面图像压缩算法

对基于HEVC与聚类算法的计算机桌面图像压缩方案进行研究,将计算机桌面图像进行自适应块分类,利用颜色聚类算法对块进行颜色聚类,简化颜色总类、节省码流、改善编码性能。再利用HEVC帧内预测编码算法对块进行压缩,为高清分辨率计算机桌面图像网络共享,提供高效的图像压缩方法。     

高效聚类索引表图像检索

提出了一种基于主颜色、聚类索引表的彩色图像检索算法。应用MPEG-7视觉内容描述对彩色图像进行量化处理,选取图像的主颜色及其所占百分率作为颜色特征,根据主颜色组合建立聚类索引数据库。利用上述主颜色特征计算图像间的相似度,利用聚类索引表对图像进行聚类和快速检索。实验表明,该算法能够准确和高效地检索出用户所需的彩色图像,具有较快的检索速度。     

基于KD树和NBS距离的颜色量化算法

针对经典K均值聚类算法需要事先给定量化数目和量化时间长的问题,提出一种基于KD树和NBS距离的颜色量化算法。首先用中位切割算法对原始图像进行初始量化,然后依据NBS距离与人类视觉对颜色差别的定量关系确定出初始聚类中心,最后利用KD树作为数据结构来运行K均值聚类算法从而实现彩色图像的快速量化。测试实验在不需要事先给定量化数目的前提下,获得了较好的量化结果和较快的量化速度,表明所提算法是可行有效的。     

自适应快速FCM彩色图像分割研究

模糊C均值聚类算法（FCM）广泛用于彩色图像分割,但该算法存在需要预先指定聚类数目、计算量大、耗时长且易陷入局部最优等缺点。提出一种自适应快速模糊C均值彩色图像分割方法,该方法首先运用蚁群算法,自动获取初始聚类中心和聚类数目,然后使用基于梯度的分水岭算法对原始彩色图像进行预分割,得到一系列由色彩特征空间具有一致性的点构成的子集,最后对这些子集的中心进行模糊聚类。实验结果表明：由于子集数量远小于原始图像像素数目,使聚类样本数量显著减少,大大提高了聚类速度,同时在聚类中以特征距离代替欧式距离,增强了算法的鲁棒性。     

基于空间模式聚类的彩色图像分割

采用了一种基于空间模式聚类的方法,它将图像中的每个像素看成是一个模式,每个模式既体现了所代表像素的空间信息,又包括了像素的颜色信息。这样,对像素的聚类,转变成为对模式的聚类,聚类过程考虑了彩色图像空间中的三个颜色分量。经过实验,此方法能够比较好的对一些彩色图像进行聚类图像分割。     

Color image segmentation—an innovative approach

In this paper we describe a color image segmentation system that performs color clustering in a color space and then color region segmentation in the image domain. For color segmentation, we developed a fuzzy clustering algorithm that iteratively generates color clusters using a uniquely defined fuzzy membership function and an objective function for clustering optimization. The fuzzy membership function represents belief value of a color belonging to a color cluster and the mutual interference of neighboring clusters. The region segmentation algorithm merges clusters in the image domain based on color similarity and spatial adjacency. We developed three different methods for merging regions in the image domain. Unlike many existing clustering algorithms, the image segmentation system does not require the knowledge about the number of the color clusters to be generated at each stage and the resolution of the color regions can be controlled by one single parameter, the radius of a cluster. The color image segmentation system has been implemented and tested on a variety of color images including satellite images, car and face images. The experiment results are presented and the performance of each algorithm in the segmentation system is analyzed. The system has shown to be both effective and efficient.     

彩色图像色彩聚类算法研究

在介绍图像色彩自适应聚类算法的分析的同时,进行针对任意真彩色图像进行色彩聚类的算法。设计一种能够将BMP格式的真彩色图像进行色彩聚类处理,形成基本不失真的、最多具有256种色彩的伪彩色图像算法。     

基于IC芯片的彩色图像分割方法研究与实现

以IC芯片彩色图像为研究对象,分析了迭代阈值法,松弛迭代算法,颜色空间聚类算法在此类图像分割中的不足,并改进迭代阈值法,对原始图像进行颜色空间转换,由RGB空间转化到CIE Lab空间;同时利用八叉树算法对图像进行8位量化,对得到的灰度图像进行迭代阈值分割得到最佳阈值,从而提出了专门针对彩色图像背景分割的彩色迭代阙值法.最后基于Visual Studio6.0平台实现上述4种方法,并通过对比实验证明本文所采用的方法的可行性和实用性.     

基于K均值聚类与区域合并的彩色图像分割算法

提出一种基于K均值聚类与区域合并的彩色图像分割算法。首先,对图像运用mean shift算法进行滤波,在对图像进行平滑的同时保持图像的边缘;然后,运用K均值算法对图像在颜色空间进行聚类,得到初始分割的结果;最后,给出了一种区域合并策略,对初始分割获得的区域进行合并,得到最终的分割结果。仿真结果表明,算法的分割结果和人的主观视觉感知具有良好的一致性。     

一种特征加权FCM算法的图像重建技术研究

针对传统FCM(Fuzzy C-means)算法中初始聚类中心选取的随机性以及对初始值敏感的问题,提出一种基于进化策略的色彩空间加权的FCM聚类算法.通过在RGB(Red Green Blue)色彩空间矢量中设置加权矩阵来补偿各色彩的非均匀性,并采用一种类内最小距离最大的统计聚类算法来初始化聚类中心.实验结果表明,该算法能有效减少颜色量化后的均方差值,保持重建图像的整体层次和局部特征细节,对研究图像处理技术有较强的实际意义.

Abstract：

Aiming at a defect on randomness of the initial clustering center choosing and sensitivity of initial value in tradition FCM(fuzzy C-means) algorithm, a clustering algorithm about FCM of weighted color space based on evolutionary strategy is proposed. By interposing weighted matrix in RGB(Red Green Blue) color space, the color's inhomogeneous is compensated. And by using a statistics clustering algorithm of minimal maximal distance, clustering center is initiated. The experimental results show that the algorithm can decrease effectively the mean square deviation of color quantization, keep overall arrangement of ideas and part characteristic detail in image reconstruction, and has practical value to the study of the image process technology.