基于HIS空间的枣虫害彩色图像分割方法

根据枣树虫害的特点,提出了一种在HSI空间上基于二维属性直方图的枣虫害彩色图像分割方法。该方法首先根据H,S,I三个分量中的两个结合分别建立H-S,H-I,S-I二维直方图,然后将二维直方图转化成灰度图像。利用转化后的图像进行一维灰度直方图阈值分割产生目标和背景区域,然后在二维直方图上以分割后的区域做阈值分割。最后将分割后的结果进行组合得到最终分割结果。实验结果表明此方法比传统的二维灰度直方图分割方法效果有明显的改善。     

基于形态学分水岭的彩色图像分割

将数学形态学理论应用到彩色图像处理是当前的研究热点问题。由于彩色图像的高维特性,导致经典的分水岭方法难以直接拓展到彩色图像处理中。已有的方法常常忽略彩色图像的色度信息,因此分割精度较低。本文提出了一种新的方法,该方法首先定义了新的彩色空间,在新的彩色空间下对彩色图像的色调和亮度分量分别进行分割,然后利用饱和度加权以实现各个分量的融合,得到最终的分割结果。实验结果表明,本文提出的新方法能正确分割彩色图像,分割效果明显优于传统的方法。     

基于分水岭和重叠率衡量的多级彩色图像分割

由于分水岭方法进行图像分割时经常是在梯度图像上进行,并经常产生过分割的结果,因此为克服图像过分割问题和提高分割的准确性,提出了一种基于分水岭和重叠率衡量分层融合策略的彩色图像分割新算法——HWO。该算法首先将RGB颜色空间转化到Lab颜色空间,并根据a、b维来提取统计2维直方图,同时在直方图上运用分水岭分割方法,通过对峰进行填充来得到图像的初步分割结果;然后将与填充对应的分割区域样本与高斯分布结合起来,对图像进行高斯混合模型假设下的参数估计;最后对模型与模型间进行重叠率衡量及分层区域融合,以得到最终的图像分割结果。实验中,首先采用训练图像集对算法涉及的两个参数进行确定,然后对测试图像集的分割效果和分割时间性能进行评估,评估是以标准的人工分割图像库为基准的。实验结果表明,该算法可解决过分割问题,其评估所得分准率及分全率综合衡量系数为0.609,而人工分割综合衡量系数为0.79,同时新方法的分割时间仅为传统方法的1/3,分割速度有了较大提高。     

直方图受限的窄动态范围彩色图像细节增强

在彩色图像特别是窄动态范围的彩色图像增强中,为了保留更多图像细节,提出一种直方图受限的窄动态范围的彩色图像细节增强方法。该算法在RGB空间分别对三分量进行直方图受限运算,设置分量直方图的累积概率分布阈值C_T,将分量图像直方图分割成2个直方图H_1和H_2;将H_2(受限的直方图)非线性映射至H_1的均匀分布直方图中;合并RGB三分量输出彩色图像。实验结果表明,与同类算法相比,该算法在提高对比度的同时,具有最高的信息熵值,且输出的彩色图像视觉效果自然、清晰。     

基于共生矩阵和形态学的彩色图像边缘检测

针对在RGB空间中难以有效区分颜色相似性的问题,提出了一种基于共生矩阵和HSI空间形态学的彩色图像边缘检测方法。采用二维共生矩阵直方图均衡化方法,解决图像过渡不自然的现象;针对HSI的分量利用形态学方法进行加权分析和图像融合,得到彩色图像边缘。通过MATLAB实验表明,该算法检测准确率高,自适应性好,有较好的检测效果。     

基于优势背景色的细胞图像综合分割方法

提出了基于优势背景色的数学形态学综合分割算法对彩色细胞图像进行分割。根据彩色细胞图像RGB这3个通道的直方图分布,选择亮区像素比例最大的一个通道,该通道下图像反差较大,背景较平坦。对该通道进行灰度形态学重构,在保留前景形状的同时,对背景进行滤波,再进行直方图规划操作,进一步压缩背景灰度级,最后进行动态阈值分割。实验结果表明,该方法可自动进行,去除噪声效果好,分割出的图像很好地保留了细胞形态。     

基于色调直方图和区域合并的彩色图像分割算法

近年来随着机器视觉、模式识别和基于内容的图像检索等技术的不断提高以及彩色图像的大量使用,图像分割特别是彩色图像的分割显示出越来越重要的地位。为此提出了一种快速有效的彩色图像分割方法,主要包括三个步骤：首先将RGB颜色空间转换成HSV空间,把图像中的像素点根据饱和度和亮度划分为奇异点和非奇异点;然后对非奇异点和奇异点分别采用基于色调和灰度直方图进行分割;最后综合这两种分割结果,采用区域合并技术进行合并。实验结果表明,该方法对彩色图像能够有效地提取目标物体,具有一定的鲁棒性。     

彩色图像分割方法综述

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，彩色图像分割可以看成是灰度图像分割技术在各种颜色空间上的应用，为了使该领域的研究人员对当前各种彩色图像分割方法有较全面的了解，因此对各种彩色图像分割方法进行了系统论述，即先对各种颜色空间进行简单介绍，然后对直方图阈值法、特征空间聚类、基于区域的方法、边缘检测、模糊方法、神经元网络、基于物理模型方法等主要的彩色图像分割技术进行综述，并比较了它们的优缺点，通过比较发现模糊技术由于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。     

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。     

基于对比度信息的彩色图像分割

该文提出了一种基于对比度信息的彩色图像分割算法。文中不用一般的导矢信息而用对比度信息对彩色图像进行边缘提取。为了符合人的视觉特性,使用了CIEL*a*b*彩色空间,并用色差ΔEab作为彩色对比度的测量方法。该文提出的彩色图像分割方法合理、可靠,仿真结果表明了该方法的优越性。     

结合纹理特征改进的GBIS图像分割方法

针对GBIS(efficient graph-based image segmentation)方法在分割含有较丰富纹理信息的图像时, 分割效果不理想的问题, 在L*a*b*彩色空间下, 结合图像的纹理特征, 提出了一种改进GBIS图像分割方法, 记为IGBIS(improved efficient graph-based image segmentation)。该方法首先将图像由RGB空间转换到L*a*b*颜色空间; 接着, 结合L*a*b*彩色空间, 对GBIS方法中的权值函数作了改进, 引入了一个常数s, 用于控制相邻像素之间颜色的差异程度; 然后, 用熵的方法来获取L*a*b*彩色图像的纹理特征; 最后, 结合图像的纹理信息, 改变了GBIS方法中的区域合并条件, 得到最终的分割结果。实验证明, 与原算法相比, 该方法在分割精度与分割质量上有了很大程度的提高。IGBIS有效地抑制了彩色图像在分割中存在的过分割现象, 并适合于含有丰富纹理的彩色图像。     

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.     

模糊相关图割的非监督层次化彩色图像分割

目的 基于阈值的分割方法能根据像素的信息将图像划分为同类的区域,其中常用的最大模糊相关分割方法,因能利用模糊相关度量划分的适当性,得到较好的分割结果,而广受关注。然而该算法存在划分数需预先确定,阈值的分割结果存在孤立噪声,无法对彩色图像实施分割的问题。为此,提出基于模糊相关图割的非监督层次化分割策略来解决该问题。方法 算法首先将图像划分为若干超像素,以提高层次化图像分割的效率;随后将快速模糊相关算法与图割结合,构成模糊相关图割2-划分算子,在确保分割效率的基础上,解决单一阈值分割存在孤立噪声的问题;最后设计了自顶向下层次化分割策略,利用构建的2-划分算子选择合适的区域及通道,迭代地对超像素实施层次化分割,直到算法收敛,划分数自动确定。结果 对Berkeley分割数据库上300幅图像进行了测试,结果表明算法能有效分割彩色图像,分割精度优于Ncut、JSEG方法,运行时间较这两种方法也提高了近20%。结论 本文算法为最大模糊相关算法在非监督彩色图像分割领域的应用提供指导依据,能用于目标检测和识别领域。     

快速模糊C均值聚类彩色图像分割方法

模糊C均值(FCM)聚类用于彩色图像分割具有简单直观、易于实现的特点，但存在聚类性能受中心点初始化影响且计算量大等问题，为此，提出了一种快速模糊聚类方法(FFCM)。这种方法利用分层减法聚类把图像数据分成一定数量的色彩相近的子集，一方面，子集中心用于初始化聚类中心点；另一方面，利用子集中心点和分布密度进行模糊聚类，由于聚类样本数量显著减少以及分层减法聚类计算量小，故可以大幅提高模糊C均值算法的计算速度，进而可以利用聚类有效性分析指标快速确定聚类数目。实验表明，这种方法不需事先确定聚类数目并且在优化聚类性能不变的前提下，可以使模糊聚类的速度得到明显提高，实现彩色图像的快速分割。     

一种快速的模糊C均值聚类彩色图像分割方法

FCM用于彩色图像分割存在聚类数目需要事先确定、计算速度慢的问题,为此,提出一种快速的模糊C均值聚类方法（FFCM）。首先,对原始彩色图像进行基于梯度图的分水岭变换,从而把原始彩色图像数据分成一些具有色彩一致性的子集;然后,利用这些子集的大小和中心点进行模糊聚类。由于FFCM聚类样本数量显著减小,因此可以大幅提高模糊C均值聚类算法的计算速度,进而可以采用聚类有效性指标确定聚类数目。实验表明,这种方法不需要事先确定聚类数目,在聚类有效性能不变的前提下,可以使模糊聚类的速度得到明显提高,实现了彩色图像的快速分割。     

RoboCup足球赛彩色视觉系统及其滤波算法

为了满足机器人足球赛对视觉识别子系统高精确度的要求 ,介绍了一种参加RoboCup小型组比赛的计算机视觉子系统和滤波算法。为了快速地识别场上信息,本文采用了一种基于HSI色彩空间利用阈值向量分割图象的方法,这种方法先用阈值法将HSI色彩空间分成若干个子集,通过象素点与子集的位 “与”运算确定象素点的颜色。由于噪声的影响,总伴随目标识别不出来的情况,本文基于航迹预测的原理,提出了一种快速的动态窗口图像滤波方法。实验结果表明该方法可以有效地提高视觉系统的识别精度。     

基于颜色的微血管参数测量研究

针对肿瘤病理学研究和检验中缺乏微血管参数测量手段的状况，采用数字图像处理的方法，对微血管特征参数的测量作了研究．采用了基于色度学的真彩色图像分割算法，以HSI彩色模型为基础，辅以I1I2I3和U^*V^*W^*彩色模型中12和U^*分量，组成五维特征分量描述图像；利用多维阈值分割(MDT)法与三维直方图生长法和颜色聚类法结合分割图像；为解决染色缺损问题，采用了可控的二值形态学的膨胀-腐蚀算法补偿边缘缺损；最后采用灰度直方图阈值分割法区分微血管各部位，并利用链码技术实现了对目标图像的滤波去噪和参数测量．并且对病理学中微血管参数测量的定量化、客观化进行了研究，据此研制出了检测软件，填补了国内此方面病理研究手段的空白，具有良好的应用和推广价值。     

对彩色和亮度通道进行各向异性扩散的彩色图像分割

提出了一种利用各向异性扩散和平均值位移聚类的彩色图像分割的逄法。它主要的思想是把一幅彩色图像分成彩色通道和亮度通道，再分别对两种通道进行各向异性扩散，然后再利用平均值位移算法进行聚类分割，最后把两者的结果合并起来就可得到最后的分割结果。在这种算法中，各向异性扩散起着去噪、增强和粗分割的作用，它让一幅图中彩色信息更均匀。平均值位移在扩散的基础上，作最后的分割处理。使用CIE L*u*v*色彩空间作为图像的表示进行分割，能很有效地有彩色分量上分割出彩色区域，而彩色信息区别不明显的区域则可以通过对亮度信息分割得到。实验数据表明，它是一种有效、稳定、健壮的算法。     

种子区域生长技术在彩色图像分割中的应用

提出一种基于种子区域生长(Seeded Region Growing,SRG)技术的彩色图像分割方法.该算法利用L*a*b*颜色空间的象素与其邻域的颜色差异及相对欧式距离自动选择种子;应用SRG技术由已知的种子生长出初始分割区域;根据融合了颜色空间和邻接关系的区域距离对初始区域进行分级合并.算法克服了传统区域生长方法不能自动选择种子且容易导致过分割的局限性.将新的分割方法应用到彩色图像,并得到与视觉判断相一致的有意义的分割结果.实验结果显示了所提出的方法对于不同自然彩色图像分割的有效性与适应性.