C#实现彩色图像分割

针对图像分析应用日益广泛的现状,基于阈值法对彩色图像实现分割进行论述。介绍图像分割基本概念,讲述彩色图像直方图阈值分割方法,利用二维直方图方便地寻找彩色图像阈值,最后通过C#可行的程序稳定、准确地实现彩色图像阈值分割。     

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。     

一种基于粗糙集合理论的彩色图像分割

在数字图像处理中,图像分割是其中的一个重要问题,也是一个经典难题.基于阈值选取方法的图像分割计算简单,具有较高的运算效率,其方法多种多样,但是方法选取直接影响到图像分割的质量.为了对彩色图像进行合理的分割,获得合适的阈值,提出了一种基于粗糙集理论的彩色图像分割算法.它将基本直方图作为图像粗糙集的下近似,将Histon直方图作为其上近似,计算出图像粗糙度后通过单峰子集分离法实现对图像的分割.实验结果表明该算法对背景复杂和颜色渐变的彩色图像有较好的分割效果.     

基于聚类和局部区域的彩色图像分割方法

针对现有图像多阈值分割方法存在的分割不够准确、计算复杂度较高等问题,利用Otsu多阈值分割的思想,提出一种基于聚类和局部区域的彩色图像多阈值分割方法.获取彩色图像的H分量直方图;在综合考虑以H分量划分的颜色范围的前提下对直方图中的H分量进行聚类,依次选取各类中的最大值作为对应局部区域的边界;分别搜索局部区域内的最小H分量值,将其作为彩色图像的分割阈值.实验结果表明,与现有方法相比,该方法具有较高的分割准确性和更快的计算速度.     

将Otsu用于多阈值彩色图像分割的方法及优化

针对传统Otsu算法只用于单阈值分割的不足,将Otsu算法推广到多阈值彩色图像分割中,提出先在众多极大值中寻找有意义峰值,根据峰值将直方图划分成多个待分割区间,再在每个区间进行阈值选取的方法;并且综合运用了形态学的方法对分割结果进行优化,降低阈值法因不考虑图像空间特性而造成的对噪声敏感的影响。实验结果表明,该方法能自动而快速地对彩色图像进行多阈值分割,而且具有较强的抗噪能力。     

C#快速分割阈值灰度图像

本文基于阂值法对灰度图像实现分割进行了论述.首先介绍图像分割基本概念,然后讲述灰度图像直方图阈值分割方法,最后通过C#可行的程序实现灰度图像阈值分割,稳定、准确地实现了灰度图像阈值分割.     

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。     

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。     

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.     

直线截距直方图城区遥感图像多阈值分割

阈值分割简单有效,但现有的单阈值方法对城区图像分割效果不佳,难以取得令人满意的结果。为了快速准确地对城区遥感图像进行分割,本文提出了基于直线截距直方图倒数灰度熵和人工蜂群优化（artificial bee colony optimization, ABC）的多阈值分割方法。首先,给出直线截距直方图的定义并建立城区遥感图像的直线截距直方图;然后,计算该直方图倒数灰度熵的大小,推导出其单阈值选取公式;最后,将其推广到多阈值选取,并利用人工蜂群优化算法,对多个阈值进行快速精确地寻优,以此最终实现城区遥感图像的多阈值分割。实验结果表明,该方法所分割的图像中多目标的形状、边缘更为准确,纹理及细节特征更加清晰,且所需运行时间仅为同类多阈值分割方法的25%,是一种行之有效的城区遥感图像分割方法。     

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。     

基于灰度和非局部空间灰度特征的二维Otsu曲线阈值分割法

为了克服图像噪声对图像分割结果的影响,利用图像中与像素具有相似邻域结构的像素提取当前像素的非局部空间信息,构造了基于像素的灰度信息和非局部空间灰度信息的二维直方图,并将此二维直方图引入到Otsu曲线阈值分割法中,提出了基于灰度和非局部空间灰度特征的二维Otsu曲线阈值分割法。实验结果表明,该方法能进一步提高原始二维Otsu曲线阈值分割法对于图像噪声的鲁棒性,获得了更加理想的分割结果。     

A multilevel color image segmentation technique based on cuckoo search algorithm and energy curve

Amongst all the multilevel thresholding techniques, standard histogram based thresholding approaches are very impressive for bi-level thresholding. But, it is not effective to select spatial contextual information of the image for choosing optimal thresholds. In this paper, a new color image thresholding technique is presented by using an energy function to generate the energy curve of an image by considering spatial contextual information of the image. The property of this energy curve is very much similar to histogram of the image. To estimate the spatial contextual information for thresholding practice, in place of histogram, the energy curve function is used as an input. A new energy curve based color image segmentation approach using three well known objective functions named Kapur’s entropy, between-class-variance, and Tsalli’s entropy is proposed. In this paper, cuckoo search (CS) and egg lying radius-cuckoo search (ELR-CS) optimization algorithms with different parameter analysis have been used for solving the color image multilevel thresholding problem. The experimental results demonstrate that the proposed CS-Kapur’s energy curve based segmentation can powerfully and accurately search the multilevel thresholds.     

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.     

矩不变调整的二维Shannon嫡图像分割及其快速实现

为了克服二维Shannon熵阈值法的缺陷,提出了一种使用矩不变法来调整二维直方图斜分Shannon熵的阈值分割方法。首先将二维直方图斜分原理运用到两种Shannon熵阈值法中,然后利用矩不变法从两种熵阈值法获取的阈值中选择最佳阈值,并提出二维直方图斜分Shannon熵阈值法的一般递推算法,最后将二维直方图分布特性与这种算法有机结合得到新型快速的递推算法。实验结果表明,提出的方法不仅分割效果优于当前的二维直方图斜分的最大熵阈值法,而且运行速度更快,约快4倍。     

二维直方图准分的Renyi熵快速图像阈值分割

针对传统二维Renyi熵(RE)分割法分割结果不够准确和计算复杂度高的问题,提出一种快速的二维RE准分法。首先,用与主对角线平行的四条斜线将直方图分成内点区、边界点区和噪声点区,并对噪声点区进行去噪处理以便获得更好的分割性能。然后,对内点区与边界点区在RE公式中的对应量准确取值使阈值选取更准确。最后,提出二维RE准分法的一般递推算法,并在此算法的基础上利用RE在二维直方图上的计算特性和两个公式导出快速的二维RE阈值选取算法来降低计算复杂度。实验结果表明,与对比方法相比,文中方法不仅分割更准确和抗噪性更强,而且其运行时间少,与二维RE斜分法运行时间相近。     

基于灰度-梯度二维对称Tsallis交叉熵的阈值分割

针对灰度级-平均灰度级直方图的二维Tsallis交叉熵阈值分割法存在错分、计算复杂度较高问题,提出一种基于灰度-梯度二维对称Tsallis交叉熵的阈值分 割方法。构建新的灰度-梯度二维直方图,更加全面地考虑目标点和背景点;导出基于该直方图区域划分的对称Tsallis交叉熵阈值选取公式;采用基于tent映射的 混沌小生境粒子群优化算法搜寻二维最佳阈值向量,并引入快速递推算法降低其适应度函数的计算复杂度。实验结果表明,与基于灰度级-平均灰度级直方图的 二维Tsallis交叉熵阈值分割法相比,该方法能够使分割后的图像边缘更加准确,类内灰度更加均匀,且实时性提高了30倍。     

基于特征距离的阈值法及其在眼科图象分割中的应用

医学图象的识别与分析能够为临床提供定量比的诊断依据,而图象分割是其中最关键的一步。为提高医学图象侵分割效果,提出了一种基于特征距离的阈值分割算法,并将其与颜色特征分类相结合,来对眼科裂隙灯生物显微镜图象上的角膜充血区进行分割,分割结果可用于角膜充血区的定量体分析,另外,该算法中的样本典型值是通过一种三维直方图分块算法来确定的,实验结果表明,该算法可以有效地分割出角膜充血,其分割效果优于欧氏距离阈值法,且分析数据的精度能够达到临床诊断的要求。