基于云模型的彩色图像分割方法

以云模型理论为基础分析彩色图像分割概念,研究已有的彩色图像分割方法,并与云模型相结合,提出基于云模型的彩色图像分割方法。该方法在HSV颜色空间对彩色图像进行非均匀量化,并寻找量化后图像的基本直方图,最后通过云模型的"3En规则"对图像进行前景/背景分割。通过与K均值算法、IS-RSC算法进行比较,实验结果表明了该方法对彩色图像分割的有效性。     

基于云模型的多粒度彩色图像分割

图像信息中存在的不确定性问题会影响图像的分割效果.为此,提出一种基于粒计算和云模型的彩色图像分割算法.研究多粒度认知模型,在HSV颜色空间中利用云模型构建彩色图像的信息粒,进行多粒度、多层次的云粒合成,实现彩色图像分割.实验结果表明,与PCNN算法和K均值算法相比,该算法的分割效果较好.     

基于模糊技术的彩色图像分割方法

由于彩色图像提供了比灰度图像更为丰富的信息,因此彩色图像处理正受到人们越来越多的关注。彩色图像分割是彩色图像处理的重要问题,目前对彩色图像的分割已提出了许多种算法,在这些算法中由于模糊技术能很好地表达和处理不确定性问题,因此在彩色图像分割领域会有更广阔的应用前景。本文主要介绍了基于模糊技术的模糊阈值分割法、模糊聚类分割法和模糊连接度分割法。     

基于RGB颜色空间的彩色图像分割方法

传统的图像阈值分割算法是将彩色图像转换为灰度图像再进行分割。通过分析RGB颜色空间的特点,本文提出基于RGB颜色空间的阈值分割算法,采用新的判定准则,在颜色空间中以立方体取代原来的四面体,直接对彩色图像进行分割。分析和实验证明,改进的判断准则能够克服由于灰度转换造成颜色信息丢失而引起的误判,在保证原有阈值分割算法快速、简单的前提下,能够对彩色图像进行更为准确的分割。算法适用于目标颜色为黑色的情况,并可以推广到目标颜色为其它颜色的情况。     

一种基于主色外观图的彩色图像分割算法

在对三维传统的颜色直方图(CCH)作出了一系列改进的基础上,提出了一种基于主色外观图(DCG)的新的彩色图像分割方法.首先根据改进后的颜色直方图确立彩色图像的近似主色成分,然后再利用CIE-1976色差公式分别计算出其每个像素与主色之间的距离,并据此建立相应图像的颜色距离直方图(CDH),它精确地反映了图像像素与参考色之间的色彩相似度.为了证实CDH在彩色图像分割中的效用性,又通过进一步地扩展得到了CDH集,或可称为主色外观图.实验结果表明,就精确性、鲁棒性和计算的复杂度而言,基于DCG的分割方法能够得到比传统阈值法和聚类法更好的分割效果.     

基于直方图分割的彩色图像增强算法

针对直方图均衡化直接对彩色图像处理会导致图像色彩失真的情况,在对传统的直方图均衡化方法进行改进的基础上,提出了一种新的带色彩恢复的均衡化算法。该算法对于彩色图像R,G,B各个分量子图的灰度直方图,首先根据其灰度中值和分割直方图等面积原则进行两次分割,同时对分割后的各子灰度直方图分别进行均衡化处理;然后通过计算R,G,B各分量子图的灰度级总数占原彩色图像灰度级总数的比例,将均衡化处理后的R,G,B各分量子图进行合并。实验表明,该算法对彩色图像处理具有较好的增强处理效果。     

基于彩色图像分割的飞机机头定位方法

为了防止停在机库内的飞机被其他移动的飞机相撞，提出丁一种基于彩色图像分割技术的飞机机头定位方法，将该方法用于智能化飞机机库安全监控系统中，以实现飞机防撞报警功能。首先将摄像机拍摄的RGB图像转换为HSI图像，根据饱和度和色度的双阈值分割方法，初始分割出红色机头部分；对于初始分割结果，再通过形态学腐蚀、膨胀处理以及面积阚值分割手段来自动确定机头顶点位置，设置出安全防护区。经过现场实验表明，该方法可较好地确定飞机的机头位置，因而在一定程度上提高了传统监控系统的智能性。     

基于交叉视觉皮质模型的彩色图像自动分割方法

通过对传统彩色图像分割方法的分析,结合最新的交叉视觉皮质模型,给出了一种新的彩色图像自动分割算法。将图像转换到HSV色彩空间,并利用判决机制选择熵最大的分量进行分割,与传统的对H,S,V分别进行处理并将处理结果合并作为分割结果的方法相比,传统HSV方法耗时7533 s,该算法整个处理过程耗时257 s,约为传统HSV方法耗时的三分之一,大大提高了处理的速度;将最大类间交叉熵判决机制引入到交叉视觉皮质模型中,从而实现图像自动分割,避免了人为干预,提高了分割的准确性。将该方法与基于最大香农熵的分割方法进行了比较,仿真结果表明,该算法对于彩色图像自动分割具有良好的性能。     

基于S-CIELAB空间的彩色图像分割

提出一种基于S-CIELAB颜色空间的彩色图像分割算法。在人类视觉彩色传递模型的基础上,将原始的RGB图像转换到S-CIELAB空间,运用均值漂移算法对图像进行分割。实验结果表明,该算法能模拟人类视觉模糊特性,得到与人类视觉非常接近的分割结果。对于被高斯噪声严重污染的彩色图像,该算法也能有效地进行分割。     

基于粗糙集直方图的彩色图像分割改进

把粗糙集应用于图像分割的研究一直是一个热门话题,Milind M.Mushrif、Ajoy K.Ray 等结合Histon直方图,基于粗糙集理论,阐明了一种新的彩色图像分割算法.此方法可以获得合适的阈值,对彩色图像进行合理的分割,但是,该文完全是在R、G、B颜色空间的基础上构建粗糙集直方图的,由于R、G、B3个分量是高度相关的,并且RGB颜色空间是不均匀的,所以,不能用该颜色空问中两点间的距离来表示两种颜色之间的知觉差异,这直接影响到粗糙集直方图的准确性,进而影响最终的分割效果.针对该弱点进行改进,引入YUV空间来计算像素点间的颜色差异,进而得到更准确的R、G、B粗糙集直方图,以求得到更符合知觉差异的粗糙集直方图.经过大量实验证明,文中所述方法分割效果更贴近原图,符合视觉感受.     

基于色彩空间变换的彩色图像分割方法

彩色图像是当今数字图像的主要表现形式之一，彩色图像分割是图像处理的热点与难点问题之一。针对彩色图像分割的精度与速度问题，提出了一种基于色彩空间变换的彩色图像分割方法。该色彩空间重在突出图像三分量间的差异，从而充分利用彩色信息。同时，分割方法以向量化图像为对象，从背景去除的思想出发，采用分裂Bregman快速求解算法，从而达到高效分割的目的。数值实验表明，该方法能有效分割出图像的所有目标区域，分割区域较为完整，结果具有较高的精度。     

基于物理模型的彩色图像分割

本文给出一个基于光学物理模型的真实彩色图像分割算法.算法首先对图像上的颜色变化(由光照和物体颜色引起)进行分析与综合,然后分割图像.算法的基础是双色反射模型理论,该理论认为反射光的颜色是界面反射(耀斑颜色)和本体反射(物体颜色)的线性组合,这两种反射光在颜色空间的三维直方图中形成特定的聚类(点簇).因此分析聚类的性质可帮助确定光照和物体的颜色,但是有意义的聚类的生成又以图像中物体区域的确定为前提.算法按照假设检验的策略,依据图像中的连通性和颜色空间中聚类的特征,完成彩色图像的分割,并产生对景物中所发生的光学过程的物理描述.该描述包括本征反射图像、分割图像、物体和光照颜色的符号描述.本征反射图像包括只反映界面反射的耀斑图像和从原图像中去除耀斑影响后的本体图像.     

基于HIS空间的彩色图象分割

提出了一种基于HIS空间的彩色图象自动分割算法．在这个算法中，彩色图象首先被转化到HIS颜色空间．图像分解成彩色通道(H和S分量)和亮度通道(1分量)．我们对彩色通道采用基于J-图象的自动分割算法进行分割．对亮度通道采用水线阈值算法进行分割，然后将分割后的结果进行组合．得到最终分割结果．试验表明，这种方法计算快速简单．是一种高效的自动算法。     

基于综合特征的图像分割

文章提出了一种有效的基于颜色和纹理综合特征的图像分割方法。将图像以块为单位进行划分,在YUV空间,提取块的颜色特征和纹理特征,在这种综合特征基础上,采用改进的K均值聚类法进行图像分割。该方法能自适应确定聚类中的参数,且兼顾点的位置连通关系,从而达到了较好的分割效果。     

一种基于Fuzzy ART的层次化彩色图像分割算法

针对传统彩色图像分割中出现的单纯利用颜色空间,只考虑图像的全局分布,或是只考虑图像的局部区域和边缘信息等问题,提出了一种基于Fuzzy-ART模型的层次化彩色图像分割算法。该算法有效地利用图像的亮度空间分布、细节信息以及颜色空间信息,对图像进行分级特征提取,利用Fuzzy-ART模型基于人类视觉特性的稳定、快速的在线学习和记忆能力,对图像进行层次化的区域划分,形成对图像的分层表达方式,从而达到良好的分割效果;将其与FFCM算法进行比较,取得了较好的结果。