改进的MRF彩色图像分割算法

为了解决彩色图像中实现不同目标、不同背景的分割问题,提出了一种基于RGB色彩统计分布的MRF分割算法。在MRF模型的基础上,设定了MRF模型的关键参数并对相关公式进行了推导。对RGB颜色分布模型进行了介绍,重写了能量函数,大大降低了算法的计算难度。由于该算法在RGB彩色空间下充分表达了像素值的信息,使得该算法在分割准确性、适应性及快速性上均有提高。通过与其他算法在同等环境下进行分割实验定量对比,验证了该算法的有效性。     

一种基于色彩统计的快速前景检测算法

针对当前流行的码本模型背景建模和混合高斯模型背景建模对背景像素的分布描述不够精确,建模过程较为复杂,以及处理高分辨率的视频不具备实时性这些问题提出了一种快速简洁的背景建模方法。通过对动态的背景像素在RGB空间的三个色彩分量的统计和分析,发现三个分量相互间的差值在一个狭窄的区域内波动,基于这一事实提出基于RGB色彩分量统计的背景建模方法。该方法充分考虑了RGB三个颜色分量的相关性,较之基于混合高斯模型和码本模型的这两种方法,背景建模的过程更加简单,并且前景检测的过程也更加快捷。实验结果表明该方法不仅能够更准确地描述背景像素的RGB色彩分布,具有良好的鲁棒性,并且大大减少了前景检测的计算复杂度,时间消耗和内存消耗。     

基于自组织神经网络的彩色图像自适应聚类分割

针对一般聚类分割算法对于色彩丰富、背景复杂的图像容易造成聚类重叠,引起像素错误分类的缺点,提出一种新的基于自组织特征映射神经网络的彩色图像分割方法．首先利用各像素的RGB值作为输入样本对网络进行训练,然后根据竞争层特征映射点的密度分布图,利用自组织映射分析的方法,确定图像颜色的聚类数和聚类中心,最后利用距离竞争取胜的原则处理每个像素,从而实现彩色图像的区域分割．通过实例验证,该方法能够较好地完成彩色图像的自适应聚类分割,处理效果良好．     

结合多空间特征的多尺度马尔可夫随机场彩色图像分割

提出了一种结合多空间特征的多尺度马尔可夫随机场(MRF)模型——MS-MRMRF。针对RGB单空间对彩色图像描述不足的问题,模型首先将图像转化为HSV空间并与RGB空间结合形成多空间特征;然后根据多空间特征的形式,提出了一种模糊化估参的多尺度MRF模型对其进行分割。彩色图像的分割实验表明：相比现有的单空间特征的多尺度MRF算法,结合多空间特征的多尺度MRF可以有效地提高分割精度。     

基于RGB模型颜色相似性的彩色图像分割

图像分割是图像处理的重要步骤,由于彩色图像含有的信息比灰度图像还多,因而对彩色图像分割的研究越来越受到人们的关注.提出一种新的基于RGB空间颜色相似性的彩色图像分割方法.首先比较各种颜色模型的优势与不足,然后根据RGB颜色空间的颜色信息和亮度信息提出一种计算在RGB空间下颜色相似性的方法,再结合提出的图像颜色分量计算方法,从而形成颜色分类地图,最后根据颜色分类图进行像素划分,得到分割结果.实验在Matlab平台上进行,结果表明:对于颜色分明的图像,该算法准确性高,有较好的健壮性和较低的计算复杂度,能很好应用在图像前景与背景分割应用上.     

一种改进的彩色图像分割算法

文中算法对传统的基于最大隶属度的彩色图像分割算法进行了改进。传统的基于最大隶属度原则的分割方法根据彩色直方图中的色彩矢量来确定目标和背景色模糊集,而绘制彩色直方图时比较繁琐。为了克服这一缺点,先绘制彩色图像对应的灰度直方图。对应于每一个灰度级,取属于该灰度级的像素中的一个像素的颜色来代表这一灰度级所对应的颜色,并保存其R、G、B值。据此建立一组色彩模糊集。计算图像中的所有色彩在各个模糊集中的隶属度,并基于最大隶属度原则确定色彩的归属。建立一种基于最大隶属度原则的神经网络,实现对彩色图像快速有效的分割。通过灰度直方图判断目标和背景色时的误差很小,并不影响判断。在建立色彩模糊集和计算隶属度实现色彩分类的时候都是根据像素色彩的R、G、B值来实现的,因而没有颜色损失。实验结果证明,该算法对原有的基于最大隶属度原则的彩色图像分割方法进行了改进,速度快,效果好。     

空间约束层次加权Gamma混合模型的SAR图像分割

目的 合成孔径雷达（SAR）图像中像素强度统计分布呈现出复杂的特性,而传统混合模型难以建模非对称、重尾或多峰等特性的分布。为了准确建模SAR图像统计分布并得到高精度分割结果,本文提出一种利用空间约束层次加权Gamma混合模型（HWGaMM）的SAR图像分割算法。方法 采用Gamma分布的加权和定义混合组份;考虑到同质区域内像素强度的差异性和异质区域间像素强度的相似性,采用混合组份加权和定义HWGaMM结构。采用马尔可夫随机场（MRF）建模像素空间位置关系,利用中心像素及其邻域像素的后验概率定义混合权重以将像素邻域关系引入HWGaMM,构建空间约束HWGaMM,以降低SAR图像内固有斑点噪声的影响。提出算法结合M-H（Metropolis-Hastings）和期望最大化算法（EM）求解模型参数,以实现快速SAR图像分割。该求解方法避免了M-H算法效率低的缺陷,同时克服了EM算法难以求解Gamma分布中形状参数的问题。结果 采用3种传统混合模型分割算法作为对比算法进行分割实验。拟合直方图结果表明本文算法具有准确建模复杂统计分布的能力。在分割精度上,本文算法比基于高斯混合模型（GMM）、Gamma分布和Gamma混合模型（GaMM）分割算法分别提高33%,29%和9%。在分割时间上,本文算法虽然比GMM算法多64 s,但与基于Gamma分布和GaMM算法相比较分别快600 s和420 s。因此,本文算法比传统M-H算法的分割效率有很大的提高。结论 提出一种空间约束HWGaMM的SAR图像分割算法,实验结果表明提出的HWGaMM算法具有准确建模复杂统计分布的能力,且具有较高的精度和效率。     

结合几何划分技术和最大期望值/最大边缘概率算法的彩色图像分割

本文针对基于区域和统计的彩色图像分割方法进行研究,提出了一种结合Voronoi划分技术、最大期望值(Expectation Maximization, EM)和最大边缘概率(Maximization of the Posterior Marginal, MPM)算法的彩色图像分割方法。首先利用Voronoi几何划分将图像域划分成不同的子区域,并假设每个子区域内的像素强度满足独立同一的概率分布,在此基础上建立彩色图像模型;利用上述模型,在贝叶斯理论架构下建模图像分割问题,然后结合EM/MPM算法进行图像分割。该方法将基于像素的MRF模型扩展到基于区域的MRF,并且能同时有效的获取模型参数估计和基于区域的彩色图像最优分割。采用本文算法,分别对真实彩色图像和合成彩色图像进行了分割实验,定性和定量的测试结果验证了本文方法的有效性、可靠性和准确性。     

基于马尔可夫随机场的SAR图象目标分割

运动、静止目标获取与识别（MSTAR）计划表明，将合成孔径雷达（SAP）图象分割成目标、阴影和背景杂波区域对于从开放环境中进行目标识别是一种有效的手段。但是由于SAP图象所固有的斑点噪声的影响，传统的分割方法很难获得准确的分割。为此提出了一种基于MRF(Markov random field)模型的SAP图象分割算法。用MRF模型描述待分割图象的先验知识，利用最大似然（ML）估计从训练数据中获得图象各区域的先验概率分布，采用Bayes方法，在观测数据基础上，根据分割图象的后验分布所对应的MRF模型的条件概率，利用Metroplis采样器获得最大后验概率（MAP）准则下的图象分割。通过对MSTAR的样本目标图象应用该算法，结果表明它可以获得稳健和准确的分割效果。     

基于蚁群优化算法的彩色图像颜色聚类的研究

颜色聚类是计算机视觉和图形学中基本的处理问题 .提出了蚁群聚类算法在彩色图像颜色聚类中应用的新思路 .根据蚁群 pick- drop机制的基本原理 ,提出了在 RGB彩色空间中 ,改进的蚁群算法在彩色图像像素的颜色值聚类中的应用 ,最后进行像素的颜色映射 ,从而完成量化工作 .实验表明 ,采用该算法进行色彩的量化更具鲁棒性 ,颜色失真小 ,同时实现简单     

基于IC芯片的彩色图像分割方法研究与实现

以IC芯片彩色图像为研究对象,分析了迭代阈值法,松弛迭代算法,颜色空间聚类算法在此类图像分割中的不足,并改进迭代阈值法,对原始图像进行颜色空间转换,由RGB空间转化到CIE Lab空间;同时利用八叉树算法对图像进行8位量化,对得到的灰度图像进行迭代阈值分割得到最佳阈值,从而提出了专门针对彩色图像背景分割的彩色迭代阙值法.最后基于Visual Studio6.0平台实现上述4种方法,并通过对比实验证明本文所采用的方法的可行性和实用性.     

复杂背景图像中军用靶子识别算法研究

提出了一种新的靶子图像识别算法,专门针对野外实弹射击采集的、具有复杂背景的图像。首先利用颜色特征,通过RGB空间转换到HSI空间、S通道阈值分割、融合I通道信息、第二次阈值分割、形态学后处理等步骤,进行一次粗分割;然后利用区域特征,提出了一种基于AdaBoost学习算法的靶子分类器设计方法,可以较好地将靶子区域同其他杂质区域分开,得到最终识别结果。     

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。     

基于RGB颜色空间的彩色图像分割方法

传统的图像阈值分割算法是将彩色图像转换为灰度图像再进行分割。通过分析RGB颜色空间的特点,本文提出基于RGB颜色空间的阈值分割算法,采用新的判定准则,在颜色空间中以立方体取代原来的四面体,直接对彩色图像进行分割。分析和实验证明,改进的判断准则能够克服由于灰度转换造成颜色信息丢失而引起的误判,在保证原有阈值分割算法快速、简单的前提下,能够对彩色图像进行更为准确的分割。算法适用于目标颜色为黑色的情况,并可以推广到目标颜色为其它颜色的情况。     

基于改进模糊C均值的海面目标图像分割算法

提出一种图像分割算法,解决水面无人艇在执行目标跟踪与识别任务过程中的图像快速准备分割问题。首先使用均值滤波算法对彩色的海洋背景图像进行滤波,同时利用其非参数性得到图像的聚类中心和类别数,并以此作为初始化参数进行图像的模糊C均值聚类,在此基础上进行大津法Otsu二值化处理实现目标提取。使用BSDS500标准数据集和海洋背景图像对算法的分割效果及效率进行验证,与传统的模糊C均值算法、脉冲耦合神经网络算法、自适应遗传算法以及马尔科夫随机场算法进行对比的结果显示了该算法的有效性。     

一种基于Fuzzy ART的层次化彩色图像分割算法

针对传统彩色图像分割中出现的单纯利用颜色空间,只考虑图像的全局分布,或是只考虑图像的局部区域和边缘信息等问题,提出了一种基于Fuzzy-ART模型的层次化彩色图像分割算法。该算法有效地利用图像的亮度空间分布、细节信息以及颜色空间信息,对图像进行分级特征提取,利用Fuzzy-ART模型基于人类视觉特性的稳定、快速的在线学习和记忆能力,对图像进行层次化的区域划分,形成对图像的分层表达方式,从而达到良好的分割效果;将其与FFCM算法进行比较,取得了较好的结果。     

基于主动轮廓探索的多源色彩迁移

传统的多源色彩迁移算法常常利用欧氏色彩距离来分割目标图像,由于色彩序列的模糊性与不确定性,使得这种分割极易出现色彩扭曲现象. 针对这个问题,提出一种基于主动轮廓探索的多源色彩迁移算法. 首先,为将目标图像的主体与背景分离开,利用一种主动进化的方法生成虚拟轮廓线,并采用能量函数评价机制迫使虚拟轮廓线逐渐逼近实际轮廓线. 其次,合理利用源图像与目标图像在RGB、Gray和LMS等不同色彩空间的表示、分割、转换,实现其在lαβ空间的多源色彩迁移. 最后,将在lαβ空间迁移得到的目标图像逆向操作后恢复为RGB显示. 单源与多源色彩迁移的对比、灰度化色彩通道的选择以及各色彩空间不同色彩通道间的干涉性对比等实验验证了所提算法的合理性与有效性.