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.     

一种灰度级抽取的图像分割方法研究

阈值分割方法依据图像直方图分析,利用最优化法则进行最优阈值选取,完成图像分割,这类方法将直方图最优分析等价于图像最优分割.但是,直方图提供的是图像灰度级统计信息而无空间关系信息,则闽值分割可能会导致分割失败,所以有必要进行灰度级空间信息的考察以完成图像分割任务.提出一种灰度级抽取分割方法,首先利用层次聚类方法对各灰度级像素进行空间远邻考察,并给出一种类别数与类间距关系确定最优类别数的方法,然后对近邻灰度级进行抽取并组合,最终形成分割结果.本文对该方法与若干阈值分割方法进行了对比验证,实验表明,所提方法在图像分割方面具有优势,能够得到较为满意分割结果.     

一种新的图像空间特征提取方法

提出一种新的图像空间特征提取方法,采用基于颜色向量角和Euclid距离的CCVAE算法,检测原始图像的彩色边缘,分别对边缘像素、非边缘像素建立边缘直方图描述子和空间颜色直方图,描述颜色分布信息。仿真实验结果表明,该方法具有较高的准确率和召 回率。     

一种基于颜色的图像检索方法

随着多媒体技术的迅速发展及可视数据量的急剧增加,给研究者们提出了有效检索图像的难题.本文提出聚类算法在基于内容图像检索中的应用,借鉴颜色查找表的思想来构造颜色的聚类,在图像检索的基于颜色检索方面具有可行性.     

一种地震属性图像配色阈值选取算法

针对传统的地震属性图像可视化过程中存在的缺点,论文提出一种基于直方图技术的地震属性图像配色阈值选取算法,该算法利用直方图统计的结果,首先进行阈值预选,然后在区间内进行阈值调整,最后根据所确定的阈值对地震属性图像进行重新配色,很好地解决了传统地震属性图像视觉上的杂乱以及区域性差的缺点。经过对大庆油田多个区块地震属性图像的分析,该算法可有效解决地震图像可视化中的不足,提高了地震解释工作的效率。     

一种基于LUV均匀颜色空间的彩色分割方法

本文提出一种通过转换颜色空间和颜色聚类的方法来实现对彩色图像的分割。由于RGB颜色空间是非均匀空间,算法首先把RGB颜色空间转换到LUV均匀颜色空间,然后对颜色进行相似合并,最终由几种颜色表示待分割的图像,从而实现对彩色图像的色彩分割。     

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。     

一种基于颜色聚合向量的图像检索方法

颜色直方图被广泛地应用在基于内容的图像检索中,其优点是效率高,对于视点细微的变化不敏感。然而直方图只是图像的一个粗糙特征,对于视觉上完全不相似的图像,其直方图有可能非常相似。该文在颜色直方图的基础上进行了改进,采用一种基于颜色聚合向量的图像检索方法,极大地提高了检索精度。     

小麦冠层图像H分量的K均值聚类分割

大田环境下小麦冠层图像具有光照不均匀、背景复杂及阴影遮挡等特点,经典图像分割算法存在精度低、过分割等问题,提出一种基于HSI空间下H分量的K均值聚类算法。使用[R+G-B]归一化处理RGB空间下的彩色图像,以抑制其B分量;将归一化图像进行RGB到HSI的颜色空间转化;根据光照是否均匀,使用K均值聚类算法对彩色图像的H分量进行不同的聚类处理,经形态学开运算及去噪处理获得最终目标图像。实验表明,该方法对不同施氮量、不同光照、不同生长时期小麦冠层图像的分割效果较好,相对基于Lab空间的K-means聚类分割,该方法可一定程度避免过分割现象;相对基于H分量的Otsu算法,对光照不均匀图像分割更完整,对复杂背景图像分割更精确。     

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.     

一种新的彩色图象边缘检测方法

通过对HSV彩色视觉模型的分析,充分利用边缘信息的多尺度特性、小波变换和多尺度基本形式的特性,提出了基于HSV色度空间的,应用小波多尺度基本形式对彩色图象进行多尺度边缘检测的新方法.实验结果表明,该方法能准确检测出彩色图象的边缘,效果较好.     

一种新的彩色有噪图像边缘检测方法

针对在RGB空间中很难有效区分颜色相似性问题,提出一种在HSI空间基于广义形态滤波的彩色有噪图像边缘检测方法。首先将图像转换到HSI色彩空间,然后对H、S、I三个分量分别计算熵,并利用判决机制选择熵值最大的分量进行广义形态滤波,最后对滤波结果采用形态学梯度算子检测边缘。将该方法与基于传统形态滤波的边缘检测方法进行了比较,实验结果表明,本文提出的方法在抑制噪声的同时能较好地保持边缘和细节,并且大大提高处理速度。     

一种改进的彩色图像分形编码方法

该文针对交通实时路况图像提出了一种新的改进的分形彩色图像编码方法。该方法通过对图像的分割预处理、自适应图像分块、相似块集的矩分类、非均衡性分量编码等四个步骤加快了彩色图像分形编码的速度,同时提高了恢复图像的质量,加大了压缩比。解码时用分形逆变换分别解得各个分量,再由三者共同恢复图像。文章还从理论的角度阐述了分割预处理的理论基础:就近原则与最大划块复杂度。大量实验表明,该文所提出的方法对于其它感兴趣区在图像中央位置的图像都有良好的效果,尤其适用于中低信噪比的情形。该方法对于某些图像超过了JPEG标准。     

彩色航空影像分割的OCTOPUS方法

针对航空影像中目标提取问题中存在的困难，提出了一种顾及目标的区域特征、边缘特征、形状的连续性与平滑性及人的识别能力的彩色影像中目标提取方法，根据这一算法的性质和行为特征，本文将其称为Ｏｃｔｏｐｕｓ方法。本文最后给出了将Ｏｃｔｏｐｕｓ用于彩红外影像中目标提取的例子。     

一种基于数学形态学的彩色图像边缘检测方法

边缘检测对于彩色图像的处理是一个难题,文章提出了一种基于数学形态学的彩色图像边缘检测的算法,其思想是:对图像用一定的结构元素操作后,与原图像相减.对彩色图像进行腐蚀和膨胀操作的数学形态学算子是本文算法的关键.实验结果表明,本算法能较好地检测出彩色图像的边缘.在对色调的保护上明显优于Sobel和Prewitt算子扩展法,能较好的检测出图像中存在的特征与背景变换缓慢的边缘信息.     

一种新的彩色图像特征检测算法

医学图像中目标的特征信息是各类基于图像技术的应用研究中的重要信息,也是进行图像分析、目标识别以及医学三维重建的研究基础。医学图像三维重建中最基础、最关键的一个过程就是提取图像序列中需要重建的目标,为后续的三维重建提供基础数据。论文利用一种新的彩色图像特征描述方法,同时从彩色医学图像中提取出目标的边界与角点,从而达到提取目标轮廓的目的。     

DR图像缺陷检测的彩色合成方法

数字式X射线(DR)图像难以用一幅灰度图像同时显现不同壁厚部件的缺陷。为此,提出用一幅合成彩色图像显现缺陷的方法。对DR系统扫描铸件得到的浮点型数据,采用分段灰度拉伸的方法转换为3幅灰度BMP图像,其中,不同灰度段的图像含有被测铸件不同壁厚部件的缺陷,再将这3幅灰度图像合成为一幅彩色BMP图像。对其应用彩色C-V(Chan-Vese)模型分割缺陷,实验结果证明,该彩色合成方法能较好地分割出被测铸件不同壁厚部件的缺陷。     

一种新的基于颜色特征的图像检索方法

提出一种新的基于颜色特征的彩色图像检索算法.该方法首先利用颜色的距离矩阵,对样本图像进行非监督的颜色量化,得到调色板,然后将待检索图像按最小距离映射到该调色板中,这样对于所有图像,就可以得到基于样本图像调色板信息的统一的颜色直方图.这种颜色量化算法精度高于有监督的量化,而速度又明显高于传统的无监督的颜色聚类.此外,结合颜色在图像中的散布情况,综合颜色的统计特征与空间分布特征来描述图像内容,保证图像内容描述的精确性.实验证明,利用该算法的检索效率较高,检索结果也能够较好的满足人的视觉感受.     

一种新的图像边缘检测方法

图像边缘检测的传统方法一般仅基于边缘邻域的一阶或二阶导数,为了克服特征单一的缺陷,提出了一系列多特征的边缘检测算法,这类方法往往采用标准FCM聚类算法来达到边缘检测的目的,但是标准FCM聚类算法在类间数据量相差较大时容易产生错分,因此对图像中边缘点少而非边缘点多的特征数据库进行聚类分析,会产生一定的偏差,使图像的检测质量下降.对此该文提出了一种新的图像边缘检测算法,利用加权FCM算法代替标准FCM对特征矢量数据集进行分类,克服了上述问题,取得了较好的边缘检测效果.仿真实验也证明了新算法的有效性.     

基于彩色边缘网格直方图的图像检索方法

边缘是图像局部变化最显著的部分,也是人类理解图像内容的重要线索.本文提出了一种基于彩色边缘特征的图像检索方法,该方法首先利用Canny检测算子提取出原始图像的彩色边缘信息,然后将彩色边缘划分成圆环区域和角形区域,并分别计算出圆环区域和角形区域的颜色直方图;最后综合利用上述圆环区域和角形区域的颜色直方图计算图像间内容的相似度,并进行彩色图像检索.仿真实验表明,该方法能够准确和高效地查找出用户所需内容的彩色图像,并且具有较好的查准率和查全率.