结合粗糙集与分层思想的彩色图像分割算法

针对彩色图像分割算法中小目标区域容易错分割以及计算复杂度高的问题,提出一种基于HSI空间的结合粗糙集理论与分层思想的彩色图像分割方法。首先,由于彩色图像HSI空间的奇异点对应于RGB空间的灰色像素点,为了消除奇异点,在RGB空间寻找"灰色区域"进行分割与标记;然后,将图像转换到HSI颜色空间,在强度I分量上,考虑到空间邻域信息以及区域分布差异,设计了变阈值渐变性同质函数对原始直方图进行加权,将加权直方图和原始直方图分别作为粗糙集的上、下近似集,构造了新的粗糙度函数进行分割;其次,针对初分割得到的每个区域,在色调H分量上采用直方图阈值化完成细分割;最后,为了避免过分割,在RGB空间上进行区域合并。相比Mushrif等提出的粗糙集分割算法(MUSHRIF M M, RAY A K. Color image segmentation: rough-set theoretic approach. Pattern Recognition Letters, 2008, 29(4): 483-493),该算法更容易分割出图像中的小目标区域,避免了因RGB三个分量的相关性造成的错误分割,算法运行速度提高了5~8倍。实验结果表明:该算法分割效果较好,具有一定的抗噪性与鲁棒性。     

一种用于套色检测的图像分割新方法

提出一种基于HSI模型直方图以及颜色聚类的套色标记彩色分割方法.该方法将拍摄的RGB彩色图像转换到HSI颜色空间,并以H分量为主要依据,结合S与1分量进行粗分割,获取颜色初始聚类中心.然后对像素点进行颜色聚类,最后采用区域合并修复误分割的区域.实验表明,该方法能在较大范围内准确分割套色标记.     

基于多颜色分量的尿常规自动检测

针对手机终端进行尿常规自动化检测问题,提出一种基于多颜色分量的尿常规检测试纸图像处理算法.对HSV颜色空间中的S分量以及RGB颜色空间中的各个颜色分量执行阈值分割,实现试纸定位,通过透视变换算法做角度校正;使用颜色直方图与投影法对待检测色块进行分割;基于HSV颜色空间建立标准颜色库,将分割后的图像与标准颜色库中的图像利用欧氏距离进行颜色识别.实验结果表明,该方法可以有效地实现尿液试纸条图像分割与检测.     

基于HSI颜色空间的X射线彩色图像分割

给出一种HSI颜色空间上基于HSI分量统计概率分布的彩色图像分割方法,并应用于X射线安全检查仪下危险品图像的分割。该方法将RGB彩色图像转换到HSI颜色空间,并以S分量为主要依据对图像进行粗分割,获得旅客包裹图像,然后,利用H和1分量的联合阈值进行细节分割获得疑似危险品的图像。在实际应用中表明该方法快速简单,满足实时性要求,是一种高效的自动算法。     

基于分量直方图的移动机器人视觉图像自适应分割

提出一种基于分量直方图的自适应分割方法．首先对图像的3个分量统计直方图进行自适应分割，确定出各分量的分类数目及类的取值范围；然后，对分割类进行分量间组合，获得原图像中主要的几种颜色；最后以这些颜色作为聚类中心，按照颜色相似性准则对图像进行聚类分割．在移动机器人CASIA 1上进行的实验证明：该算法实现了图像主要区域的自适应分割与提取，并且能够满足移动机器人对视觉处理过程的实时性要求．     

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。     

融合多颜色分量的舌图像阈值分割算法研究

针对中医自动化舌诊中的舌图像分割问题,提出一种融合多颜色分量的舌图像阈值分割算法。对RGB颜色空间中的蓝色和红色分量执行阈值分割,确定舌图像中的人脸区域;对HSI颜色空间中的色调分量执行变换,在变换后的色调分量上执行阈值分割,以获得包含真实舌体与上嘴唇的初始目标区域;对初始目标区域对应的红色通道执行阈值分割,得到舌根和嘴唇之间的间隙区域;利用间隙区域剔除掉初始目标区域中的上嘴唇,获得最终舌体分割结果。仿真实验表明:该算法较大程度地改善了舌图像分割的精度。     

一种移动机器人视觉图像特征提取及分割方法

提出一种基于HSI(Hue-Saturation-Intensity) 颜色分量的颜色特征提取方法．该方法结合HSI 颜色 分量反映物体本质颜色的特点和直方图多阈值分类对图像内容的自适应优点,采用直方图多阈值分类方法量 化各HSI 颜色分量,组合量化后的颜色分量提取图像颜色特征．对该方法提取的视觉图像颜色特征进行聚类, 并对视觉图像进行分割;分割结果验证了本文所提颜色特征提取方法的有效性和可行性．针对颜色分量直方 图数据局部极大值引起的颜色分量过分类问题,提出一种通过修改极大值对之间的数据来去除颜色分量直方 图局部极大值的方法．该方法定量分析颜色分量直方图数据的分布特点,从而确定并修改颜色分量直方图数 据中的局部极大值．实验结果验证了该方法能够有效去除直方图数据局部极大值．     

加权调和平均型最大熵图像阈值选取法

基于最大熵阈值法可看成是目标和背景信息熵的算术平均,基于此给出一种基于目标和背景信息熵的调和平均的图像阈值分割方法.为了进一步增强该方法的分割性能,又给出加权调和平均型最大熵图像分割法以及权重参数的一种选取方法.加权调和平均型最大熵图像分割法通过计算图像中目标和背景的加权调和平均熵,寻找加权熵最大的灰度值作为图像的分割阈值.实验表明该方法可获得比传统熵阈值法更好的分割效果.     

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。     

基于HSI颜色空间与灰度波动相结合的复杂桥梁蜂窝麻面的图像分割

针对桥梁蜂窝麻面图像经常存在光照不均、多背景并存的干扰问题,提出了基于HSI颜色空间与灰度波动相结合的复杂桥梁蜂窝麻面的图像分割算法。首先,绘制S分量灰度变化曲线;其次,搜索曲线所有潜在的波峰波谷,并求相邻波峰波谷的高度差;然后,基于灰度像素个数差分值的标准差筛选出部分高度差;最后,基于部分高度差的标准差搜索最佳阈值完成图像的阈值分割。实验结果表明,与二维OTSU法、Niblack法、二维Tsallis熵法等几种算法相比,该算法的分割效果和实时性更好。     

基于HSI颜色模型的多层彩色细胞提取技术

为了克服传统图像分割方法在识别复杂背景下的细胞时存在的捕捉不全、噪声敏感和计数不准确的缺憾,构造了一种基于HSI空间下的细胞识别新法,通过在复杂背景图片中实选出几部分目标点的RGB模型信息,转换成优化的HIS模型,再用多图像平均法求出其H分量的直方图范围,并依之提取目标特征,实现细胞识别及计数.仿真实验结果表明:在处理染色不均、光照过强、背景复杂、细胞粘滞等特殊细胞图片,尤其是目标细胞与背景的色彩特征相似度高且多层分布的细胞图片时,方法输出的特征参数与实数吻合度高、计数准确,解决了临床应用上多层细胞难识别的问题,弥补了传统图像分割方法对此类图片处理的不足.     

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。     

基于颜色空间映射的自适应足球机器人视觉系统

为了解决足球机器人比赛中视觉信息检测问题,给出基于嵌入式多处理器体系结构的视觉系统框架,并研究了一种自适应阈值目标分割方法。该方法将视觉系统采集的图像从YCbCr颜色空间转换为一维颜色映射图像,并提出基于竞争学习的空间映射方法。同时使用小波变换方法来平滑颜色映射空间直方图和降低阈值搜索维数。然后使用基于映射图像直方图动态搜索阈值的方法来分割图像。最后,通过实验表明研究的视觉系统的有效性,能够实时准确地完成视觉处理任务。     

An image segmentation method using histograms and the human characteristics of HSI color space for a scene image

Image segmentation is an important subject for image recognition. Here, we propose a new image segmentation method for scene images. The proposed segmentation method classifies images into several segments based on the human visual sense and achromatic color. We calculate the histograms of the image for each component of the hue, saturation, and intensity (HSI) color space, and obtain three results of image segmentation from each histogram. We consider achromatic colors in order to decrease the number of regions. We compare the results of the proposed method with those of the k-means methods for the effectiveness of the proposed method. This work was presented, in part, at the 10th International Symposium on Artificial Life and Robotics, Oita, Japan, February 4–6, 2005     

足球机器人彩色视觉图像的分割与识别

足球机器入世界杯(RoboCup)比赛要求视觉处理子系统能够准确地定位出场上机器人和球(共11个目标)的位置。受场地光照等比赛环境的影响,需要识别的各种色彩空间并非是规则且互不相交的矩形区域。因此用传统的阚值分割方法很难得到满意的结果。论文采用了一种结合阚值分割与种子点区域生长(SRG)的混合方法,这种方法先用阚值法将HSI色彩空间分成若干各不相交的子集,在每个子集中分别确定若干种子点,然后从这些种子点进行区域生长,在进行区域生长时,定义了一种适合HSI色彩空间的同类判据(homogeneity criterion),引入两个像素的联合抗噪因子P来衡量H的可信度。实验表明,采用的这种方法可以明显地提高区域分割的精度,实现彩色图像的准确分割,很好地满足了比赛的需要。     

基于自适应粒子群算法和数据场的图像二维阈值分割

针对图像分割中最优阈值选择的问题,将粒子群优化算法和数据场理论相结合,提出一种图像二维阈值分割算法.首先把数据场的理论引入到图像处理中,将图像的灰度值空间映射到数据场的势空间;然后通过自适应的粒子群优化算法寻找数据场中最大势值,该势值对应最优阈值;最后根据找到的阈值进行图像分割.在进行空间映射的过程中,将二维直方图中的序偶?p,q?视作数据对象,其中p代表像素的灰度值,q代表邻域的灰度值,选用拟核力场高斯势函数计算各数据对象之间的相互作用,生成了二维直方图的三维数据场.文中亦对数据场的各个参数进行了详尽的探讨.实验结果表明,文中算法不仅合理、有效,而且大大降低了计算的复杂性,能够适应大多数图像的分割.     

一种基于伪随机数调制的混合域盲水印算法

提出了一种基于伪随机调制技术的混合域彩色图像盲水印算法,先将彩色图像由RGB空间转换到HSI空间,并取出饱和度分量S,随后对S分量多小波变换后的中频区域进行分块DCT变换,对每个DCT系数子块,按一定的方案提取出若干个中频系数。然后使用密钥产生两个互不相关的伪随机数列,用其调制前面选出的DCT系数来嵌入水印。通过比较两个伪随机数列和待检测系数相关性的大小来实现水印的提取,不需要原始图像参与。实验结果表明,该算法能有效抵抗剪切JPEG压缩、放缩和较大强度的噪声攻击等攻击操作。