结合特定理论工具的彩色图像分割技术

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。对近年来通过结合模糊技术、马尔可夫随机场、神经网络、遗传算法、小波变换等特定理论工具和模型的彩色图像分割方法和策略加以介绍。     

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HSV空间的彩色图像分割

彩色图像分割是彩色图像处理和图像识别的重要问题,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。根据HSV颜色空间颜色和亮度无关,将彩色图像从RGB空间变换到HSV空间,然后经过H分割对绿色信息进行提取得到分割结果。试验表明,这是一种计算高效的分割算法。     

彩色图像分割研究进展

1 引言分割是图像分析的初始步骤之一,也是图像处理最原始的问题,几乎自数字图像处理问世不久,人们就开始了图像分割技术的研究,并取得了相当的进展和成功。但由于它的复杂性,有许多问题没有很好地解决,因此人们至今还一直在努力发展新的、更有潜力的分割算法,以期实现更通用、更完美的分割结果。彩色图像的分割可以通过计算图像中彩色信息的统计特征来实现,与灰度图像相比,彩色图像不仅包含亮度信息,而且还有更多有效信息,比如色调、饱和度。实际上,同样是物的灰度图像所包含的信息     

彩色图像分割技术进展与展望

随着数字图像技术和多媒体技术的不断发展,彩色图像分割技术受到人们越来越多的关注。首先对彩色空间进行了简单介绍,然后对基于像素的分割、区域的分割、物理学的分割、边缘的分割、神经网络的分割、模糊技术的分割及混合智能算法等主要彩色图像分割方法进行论述,通过比较发现遗传算法、脉冲耦合神经网络、粒子群等混合智能算法由于综合了人类视觉或者感知的智能性、并行性等优点,结合实际情况选择较好的彩色空间容易得到很好的彩色分割效果。     

基于多FART神经网络的彩色图像分割

提出了一种适用于彩色图像分割技术的多模糊自适应谐振(FART)神经网络结构.网络的输入为RGB色彩空间的彩色图像,并将其转换为HSV色彩空间的三组彩色分量-色调,亮度和饱和度,而后利用多FART神经网络的分类能力,将三组分量进行分类的图像输入到决策层,经过融合和分割处理后,最终得到正确的彩色分割图像.与彩色分水岭算法相比,采用上述图像分割算法得到了较好的分割效果.     

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。     

跨媒体信息检索中图像分割技术研究

图像处理和分析的关键步骤是图像分割。本文从图像分割的算法和原理着手,分别介绍了几种常用的图像分割技术:边缘检测法、域提取方法、阈值分割法和结合特定理论工具的图像分割法。并对各种算法进行比较分析,找出各种图像分割方法的优缺点和应用范围。     

一种鲁棒的彩色图像多阈值分割方法及应用

根据独立峰值特性把彩色图像的各颜色分量直方图划分为多个待分割区间,使得Otsu算法在彩色图像处理中实现了多阈值分割。该方法应用于RoboCup足球机器人,针对其HSI模型彩色图像提出了一种多阈值分割改进方法,即在中高饱和度的图像区域以H分量作为分割依据选取分割阈值;在低饱和度的图像区域以I分量作为分割依据选取分割阈值。实验证明,该方法能自动快速地对彩色图像进行多阈值分割,并具有很好的鲁棒性。     

Color image segmentation: advances and prospects

Image segmentation is very essential and critical to image processing and pattern recognition. This survey provides a summary of color image segmentation techniques available now. Basically, color segmentation approaches are based on monochrome segmentation approaches operating in different color spaces. Therefore, we first discuss the major segmentation approaches for segmenting monochrome images: histogram thresholding, characteristic feature clustering, edge detection, region-based methods, fuzzy techniques, neural networks, etc.; then review some major color representation methods and their advantages/disadvantages; finally summarize the color image segmentation techniques using different color representations. The usage of color models for image segmentation is also discussed. Some novel approaches such as fuzzy method and physics-based method are investigated as well.     

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。     

基于模糊规则的印刷图像专色分色研究

现有印刷图像专色分色技术已经不能满足印前处理效率和印刷质量要求,针对这一现状,提出了一种模糊C-均值聚类算法(FCM)。该算法基于像素分类,它首先对图像的灰度级进行模糊聚类,得到图像的聚类中心,然后根据每个像素点的灰度级,依照最大隶属度原则将各个像素点归于相应的类别中。实验证明,采用FCM 对印刷图像进行分割具有直观、易于实现的特点,实现了较好的分割效果。     

一种基于遗传算法的彩色图像分割改进算法

图像分割是进行图像理解的基础,也是图像工程技术中一个重要的问题.近几年来关于图像的分割方法层出不穷,但随着多媒体技术和Internet技术的发展,彩色图像分割处理的准确性和实时性要求也越来越高.为此提出了一种基于遗传算法的彩色图像分割改进算法.经过大量的对比实验表明,用这种方法分割目标和背景区域差别较大的彩色图像具有分割效果好、实时性、鲁棒性强的特点,是一种较为理想的分割方法.     

基于视觉传达的多维彩色图像模糊区域特征识别方法

为了提高多维彩色图像的检测识别能力,提出一种基于视觉传达的多维彩色图像模糊区域特征识别方法。构建多维彩色图像模糊区域特征匹配模型,采用模板匹配方法进行多维彩色图像的多尺度结构二值模式分割处理,对分割后的彩色图像利用视觉传达方法进行模糊区域特征提取,获得适应于图像识别表达的像素特征集,采用零均值化的图像滤波方法进行多维彩色图像降噪处理,提高多维彩色图像模糊区域特征检测和识别能力,结合图像的旋转不变性和灰度不变性,实现多维彩色图像模糊区域特征识别。仿真结果表明,采用该方法进行多维彩色图像模糊区域特征识别的准确性较高,特征匹配能力较强。     

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。     

一种自动分割图像颜色的算法

图像颜色分割是图像处理的一项技术。本文提出一种基于直方图采用磨光技术的自动分割图像颜色的算法。通过给定图像的颜色数，经过磨光算法处理，自动确定图像的中心色及分割限，准确地归并图像颜色。此算法可适用于黑白或彩色图像的处理。