一种结合密度聚类和区域生长的图像分割方法

提出了一种基于改进区域生长规则的彩色图像分割方法.采用RGB空间中的颜色相似系数度量像素间的颜色相似性,并将基于密度的聚类算法DBSCAN应用于区域生长规则.由于计算在RGB空间进行,省去了向其他颜色空间的转换过程,从而提高了图像分割效率.实验结果表明,此方法可对彩色图像进行有效分割,并具有一定的抗噪性.     

结合聚类与改进分水岭算法的彩色图像分割

针对传统分水岭算法产生严重的过分割问题,提出了一种聚类和改进分水岭算法结合的彩色图像分割算法.该算法首先利用聚类算法在HSV颜色空间将特征相似的像素归为一类,然后对分水岭算法产生的分割区域进行种子区域生长,并利用区域合并将剩余的小区域进行合并,从而完成了对彩色图像的分割.实验证明该算法减少了分水岭算法的过分割现象,提高...     

结合爬山法的模糊C均值彩色图像分割方法

采用传统的模糊C均值聚类(FCM)算法进行彩色图像分割存在聚类数的选取、初始聚类中心的确定、迭代过程中的大计算量及后处理等问题。在对上述问题进行研究的基础上,针对传统FCM聚类分割时初始值选取方法的盲目性和随机性,为了更准确地自动获取待分割图像聚类的初始参数,提出了一种结合爬山法的模糊C均值彩色图像分割方法(HFCM),该方法可根据待分割图像的三维颜色直方图自适应地获取FCM算法的初始聚类中心及聚类数目,同时提出一种最频滤波与区域合并相结合的新的后处理策略,有效消除了小的空间区域。实验表明,相对于传统FCM,该图像分割方法的速度较快,并且分割结果更接近人类分割效果。     

基于K均值聚类的彩色图像快速分割方法

为克服K均值聚类算法大幅图像分割时运算代价太大、耗时长等问题,论文在K均值聚类算法的基础上,结合块矩阵、查找表技术提出了一种快速彩色图像分割方法.对大量彩色图像的分割实验表明,新算法比传统的K均值聚类算法快了一个数量级,并且该算法产生了较好的分割结果.     

一种彩色图像快速分割方法

提出一种基于HSI和FCM的彩色图像快速分割算法CISHF.首先将彩色图像从RGB色彩空间转换到HSI空间,然后联合利用S(饱和度)分量和 I(亮度)分量进行粗分割,最后针对H(色调)分量进行模糊聚类.根据色调数据的特点,修正了样本数据到聚类中心的距离计算公式,给出统计有效样本权重的算法,对于有效色调值进行样本加权聚类,加快了聚类速度.实验表明,CISHF算法的运算性能大大高于标准FCM算法,获得了较好的彩色图像分割效果.     

基于KL变换的模糊C-均值聚类彩色图像分割

根据图像色彩特征空间的正交特性，以及构成特征空间的特征向量和特征值之间的统计特性，提出了一种新的彩色图像指定区域分割算法。首先在指定区域选取采样像素，通过KL变换计算采样像素的协方差矩阵、特征值、特征向量；由特征向量构成指定区域的色彩特征空间，然后对原色彩空间中的向量进行空间变换和权重变换；最后用模糊C-均值聚类方法聚类变换后的向量，得到分割结果。文中给出了静物图像的聚类分割结果，体现了算法对于指定区域细节分割的准确性。     

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.     

一种用于套色检测的图像分割新方法

提出一种基于HSI模型直方图以及颜色聚类的套色标记彩色分割方法.该方法将拍摄的RGB彩色图像转换到HSI颜色空间,并以H分量为主要依据,结合S与1分量进行粗分割,获取颜色初始聚类中心.然后对像素点进行颜色聚类,最后采用区域合并修复误分割的区域.实验表明,该方法能在较大范围内准确分割套色标记.     

基于子块的区域生长的彩色图像分割算法

提出了一种基于图像子块的区域生长算法,应用于彩色图像分割。首先将图像划分成多个不重叠子块,然后利用从CIE L*a*b*颜色空间中提取出的每个子块的颜色和纹理特征,先进行子块内颜色聚类,达到子块分类的目的,再根据生长准则进行基于分类子块的区域生长,实现对自然彩色图像的分割。实验结果证明了算法的有效性,分割结果符合人的主观感知。     

融合均值漂移和加权谱聚类的彩色图像分割

为了提高彩色图像分割的效率,提出了一种彩色图像分割新方法。该方法首先利用均值漂移算法滤除噪声干扰并对图像进行初始分割,初始分割后的图像由一些互不相交的区域组成;然后将这些区域视为图的节点建立区域连接图;最后采用融入了区域之间面积差异信息与空间距离信息的加权谱聚类算法进行聚类,获得最终分割结果。实验结果表明,该方法可较好地对彩色图像进行分割,并能有效地降低噪声的影响,保持图像边缘,且运算速度较快。     

一种改进的类人足球机器人彩色目标识别算法

针对类人足球机器人视觉需求,提出一种结合区域生长和基于形状判别的阈值自适应更新的彩色目标识别算法。该算法在HSI空间基于S分量把图像分为高饱和区域和低饱和区域,在高饱和区域基于H分量采用区域生长算法识别目标;通过目标形状判别自适应更新阈值,并用新阈值更新区域生长中原来的阈值,以稳定准确地识别彩色目标。在类人足球机器人系统中的成功应用表明,该算法能在不同光照条件下稳定地识别出彩色目标,对光照环境有良好的适应性和鲁棒性,具有良好的识别效果。     

一种基于目标区域的彩色图像检索算法

提出了一种基于目标区域的彩色图像检索算法。首先，获取彩色图像HSV颜色空间中各个分量图像，然后计算各分量图像的二值边缘图像。根据边缘图像的连通性提取彩色图像的目标区域。在图像检索时，抽取彩色图像目标区域所对应的子图像特征，代替全局图像特征进行图像相似性匹配。实验表明，基于目标区域的彩色图像检索算法优于基于全局图像的检索算法。     

基于运动信息与马尔可夫彩色聚类的运动目标分割

针对视频序列图像中的运动目标分割,论文提出了将运动检测和马尔可夫彩色聚类相结合的运动目标分割算法。该算法首先利用基于统计模型的运动检测算法,通过后处理,得到运动目标的初始模板。然后,利用区域生长算法进行彩色图像的初始分割,在初始分割的基础上应用马尔可夫随机场模型进行彩色聚类,得到具有精确边缘的分割区域。最后,将运动目标的初始模板和彩色精确分割结合起来提取出具有精确边缘的运动目标。实验结果表明该算法能有效地分割和提取出视频序列中的运动目标。     

一种融合颜色和空间信息的区域生长算法

该文提出了一种基于图像颜色和局部空间信息的种子区域生长算法,并用于彩色图像分割。该算法首先根据相对欧式距离使用均值聚类算法对图像进行颜色量化,形成图像的初始分割结果,然后通过计算局部颜色散度,进行分级区域合并,最后,利用形态学相关算法对分割区域的边缘进行平滑。实验表明,该算法能得到与人类视觉判断相一致的有意义区域的分割。     

基于目标区域的彩色图像检索研究

提出了一种基于目标区域的彩色图像检索算法,首先,获取彩色图像HSV色彩空间中各个分量灰度图像,然后计算各分量灰度图像的二值边缘图像,根据边缘图像的连通性提取彩色图像的目标区域,在图像检索时,抽取彩色图像目标区域的提取和基于目标区域的彩色图像检索,实验表明,基于目标区域的彩色图像检索算法优于基于全局图像的彩色图像检索算法。     

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。     

符合人类视觉感知的图像对象分割方法

提出一种符合人类视觉感知的图像对象分割方法,包括双尺度的区域分割和基于模型的对象提取。运用非线性尺度算子对图像进行大尺度平滑,结合颜色量化和视觉一致性的颜色聚类完成图像的粗分割。在原尺度上融合区域的纹理、颜色信息对分割区域进行区域合并,并利用对象模型完成图像对象的提取。实验结果表明,该算法的分割结果符合人类视觉感知特性,能够较好地完成图像对象分割。     

多颜色空间上的交互式图像分割

介绍了视觉颜色空间及其在交互式图像分割中的作用,实验分析了它的奇异性,在此基础上,考虑像素的空间和色彩分布,提出了基于区域生长法的多颜色空间、多度量准则的聚类算法和零碎区域的合并算法,颜色空间选取HSL和RGB两种,相似性度量包括了种子点、扩张点和生长区域三个方面,并用于敦煌壁画图像的分割。     

彩色图像区域生长算法的道路分割识别

将彩色图像区域生长算法应用到智能交通的道路分割中。针对彩色图像,提出了一种简单的颜色特征提取方法。该方法利用中值点法来改进其中种子点的选取方法,并结合RGB彩色空间中像素点的性质确定区域生长准则和终止准则。实验结果表明：该方法在保证区域连通性的同时,也能够有效的分割出道路区域,同时对各种路况有良好的适应性。