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。     

基于混合颜色空间的免疫组化图像分割研究

根据大鼠肝脏免疫组化彩色图像的特征,提出一种阳性产物分割算法。在任意3幅图像中选择一批样本点,通过对这些样本点的分析找到阳性像素在RGB和HSI空间中的特征,根据这些特征提取阳性产物所在区域,采用中值滤波方法去除噪声。实验结果表明,该算法约有82.9%的分割结果与病理医生目视鉴别结果一致,比现有算法更适合大鼠肝脏免疫组化彩色图像的分割。     

图像分割技术在足球机器人中的应用

以MiroSot机器人为研究对象,通过理论与实践相结合的方法,对足球机器人视觉系统中的图像分割方法进行研究与分析,提出一种新的彩色图像阈值标定方法,使阚值设定更准确。经过处理,输出图像的质量得到相当程度的改善,既改善图像的视觉效果,又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。     

基于自定义颜色空间的快速图像分割算法

为实现视觉伺服中对图像的实时处理,针对由RGB颜色空间模型转换到HSV颜色空间模型过程计算量大、时延明显的问题,提出了一种基于自定义的ASV颜色空间模型的快速变换方法,减小了计算量,提高了处理速度;并采用一种对不同颜色分量进行序列分割的彩色图像分割方法,在自定义的HSV颜色空间中实现了彩色图像的快速分割.实验证明了这种方法的有效性.     

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．     

带钢表面缺陷图像的增强和分割方法

对带钢表面缺陷进行检测时,由于光照不均匀,将导致缺陷难以识别和分割.针对此问题,提出了改进的图像增强与分割方法.首先,利用自适应二维高斯函数对图像背景进行估计,并结合图像的像素运算均匀图像背景灰度;然后,采用灰度变换函数提高缺陷区域与背景的对比度,增强细节信息;最后,采用最大相关准则方法选取阈值对缺陷图像进行分割.实验...     

基于颜色特征的杂草图像分割技术研究

为了解决目前杂草识别中受光照影响大、环境适应性差等问题,提出了基于颜色特征的分割算法。此算法在统计分析杂草和土壤背景各颜色因子的基础上,得到适于杂草图像分割的颜色分量,实现了复杂场景、光照条件下杂草区和背景区的分割。实验结果表明:R-G,2G-R-B,Hmean,Smean,Hmean Smean颜色特征对于杂草区和背景区的分割能够取得很好的效果,可广泛应用于田间杂草识别、树种识别、人脸识别等受光照变化影响较大的领域。     

基于HSV颜色空间的中国虚拟人脑图像自动分割方法

虚拟人图像是目前研究的重点,其中脑图像尤为突出.在HSV颜色空间中对虚拟人脑图像进行分析,可以加大当前数据与下层数据的区别,以利于目标的分析.给出一种改进的各向异性扩散方程,并构造混合信息场,以降低噪声、过渡区域等因素的影响;使用Ostu算法与一种新颖的快速符号表算法对饱和度信息场与色度信息场进行分类,得到灰质分割结果;并利用解剖学知识、区域信息以及数学形态学知识对亮度场信息进行分析,以修正分割结果,最终将脑组织分离出来.实验结果表明该算法能较精确地得到分割结果.     

基于彩色图像分割的机器人足球目标识别

研究了机器人足球视觉系统中基于彩色图像分割的目标识别的方法。为了适应光照条件的变化，采用分离出亮度信息的YUV颜色空间；将彩色图像分割分为离线的颜色分类和实时的分割、识别两个部分，并采用最大似然法完成颜色的自动分类，满足了机器人足球视觉系统实时、准确的要求。试验证明，在光照条件改变的情况下能够有效地进行目标识别。     

颜色直方图特征分割方法在火灾探测中的应用

火焰目标区域的分割是火灾探测的重要组成部分.有效的目标区域分割方法可以在早期排除掉背景的干扰,降低后续判别的运算复杂度.火焰的颜色具有区别于其他物体背景的独特的色彩分布规律,因此文中尝试引入一种基于火焰颜色特征的分割方法.先将视频采集的RGB图像转换到HIS空间模式下,提取各分量直方图,在图像色相和亮度分量中采用最大类间方差法选择阈值分割提取火焰区域.在实验应用中的结果表明这种方法实现了对火焰目标的有效提取.     

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。     

一种针对手机彩色图像中的数字分割算法

由于图像质量和计算能力较低,传统的图像字符分割算法并不适合在手机中应用。针对手机图像特点,提出了一种快速手机图像中的数字分割算法,该算法对行投影信息运用Hough变换快速检测倾斜角,然后进行行校正和行分割,最后根据相邻的波谷值对灰度投影图中的波峰值进行变换后进行列分割。实验结果表明,所提出的算法较传统的字符分割算法更为适合于手机应用。     

彩色图像的分割技术

图像分割是计算机早期视觉不可缺少的一步。彩色图像由于具有比灰度图像更多的视觉信息,受到了越来越多的重视。文章将彩色图像的分割技术分为6类,并分别加以介绍,分析了各种技术的优缺点。最后提及了彩色图像分割技术与彩色空间的关系。     

足球机器人视觉图像的快速识别

FIRA MIROSOT机器人足球比赛中，视觉系统是比赛系统中获得环境信息的唯一途径。视觉系统的识别速度和精度对比赛的胜负有很大的影响。针对传统的视觉缺陷，在色标设计方案、彩色空间的转换、色彩的阈值判别和图像分割几个方面进行改进，明显地减少了计算量，提高了实时性。实验结果表明，比赛中该方案在运算速度和精确度2方面都具有很大的优越性。     

基于模糊技术的彩色图像分割方法

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,在这些算法中由于模糊技术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。本文主要介绍了基于模糊技术的模糊阈值分割法、模糊聚类分割法和模糊连接度分割法。     

基于图象分割的机器人视觉系统的设计与实现

机器人视觉系统是自主机器人的重要组成部分，而如何精确高效的处理视觉信息是视觉系统的关键问题．本文介绍了一个包括离线颜色分析器和实时视觉信息处理器两大部分的机器人视觉系统。离线颜色分析器用于提取各种颜色的阈值，实时视觉信息处理器则利用阈值进行图象分割，从而使机器人准确认知当前环境。     

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。     

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．