基于HIS空间的彩色图象分割

提出了一种基于HIS空间的彩色图象自动分割算法．在这个算法中，彩色图象首先被转化到HIS颜色空间．图像分解成彩色通道(H和S分量)和亮度通道(1分量)．我们对彩色通道采用基于J-图象的自动分割算法进行分割．对亮度通道采用水线阈值算法进行分割，然后将分割后的结果进行组合．得到最终分割结果．试验表明，这种方法计算快速简单．是一种高效的自动算法。     

一种基于边缘生长的灰度和彩色图象分割方法

边缘检测可以快速准确地提供区域分割的边缘点,是图象处理的一个重要领域。但由于边缘点不连续和难以把存在大量碎边缘点的高细节区提取出来这两个原因,而不能直接实现完整意义上的图象分割。为此提出用边缘生长的方法来解决不连续的边缘点链接问题和通过找出高细节区周围的区域,以便间接地将高细节区围成一个区域。该算法是边缘检测的后续处理,适合于多种应用目的,同时还可以嵌入到其它利用边缘信息的分割算法中。     

一种基于HSL概率密度的彩色图象分割方法

本文提出了一种基于色调、饱和度和亮度联合概率分布的彩色图象分割方法。该方法首先将RGB图象转换为HSL图象,并以色调为主要依据对图象进行粗分割。然后,利用亮度和饱和度信息进行细节分割并组合成有意义的区域。实验表明该方法的分割效果是好的。     

基于3D直方图的彩色图象分割方法

以阈值分割技术为基础，提出了基于3D直方图的生长法和尺度空间聚类方法。分别利用3D空间中同一类目标像素频度的连通性的尺度空间聚类原理，简单而有效地解决了多维阈值分割带来的过度分割问题。该方法对不同类型图象具有很好的适应性，并已成功应用于医学彩色图象处理领域。     

基于人眼视觉特性的彩色图象分割方法

提出一种基于人眼视觉特性的彩色图象分割方法,不但考虑图象在各颜色坐标系下的分类,而且考虑图象色彩的相似度情况下图象的分类,实验证明,该方法能够避免过分割现象,更能被人眼的视觉感官所接受。     

纹理图象的多信道滤波分割方法

纹理图象的分割分类方法是目前图象处理和机器视觉研究中的一个前沿课题，传统方法大多基于形态结构和统计描述，与人类视觉机理相脱节，无法进一步提高分精度。本文介绍了近几年来兴起的一类全新的方法，即基于空间／空间频率（ｓ／ｓｆ）平面的多信道滤波法，这类方法与人类视觉机理很好的吻合，对于人工纹理和自然纹理都能获很好的分割效果。     

指纹自动识别中图象分割方法的研究

图象分割的一般方法是基于图象灰度特性的,但这种方法不适合于低对此度或增强后的图象,对于指纹图象的分割,基于方向信息的方法更为适合,但它也有一些限制。而将两种方法合理的结合,则可较好地解决这些问题,实验表明,这种复合方法对于指纹图象的处理是很有效的。     

屏幕彩色图象的打印法

本文介绍了彩色图象的灰度打印法,印阈值法、模式法和抖动法,并给出了用Turbo C实现打印的程序     

基于纹理基元的图象分割

纹理分割是图象处理的基本问题之一．针对广泛的纹理图象，需要一个高效、鲁棒的分割方法，因此提出了一种基于纹理基元的纹理图象分割算法．首先，以Harr小波为变换工具，得到具有方向性的纹理子图象；然后给出了一种新的纹理基元提取方法，并在此基础上，应用统计方法和矢量场，对纹理区域进行由粗到细的分割．通过这种方法不仅可以对纹理图象进行分割，还可以对同一区域的纹理结构进行描述，从而有利于在这种分割方法基础上，进行更高层次的图象处理．     

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.     

基于自适应局部阈值的交互式图像分割

目前比较主流的交互式图像分割技术,对用户的输入位置和输入量比较敏感,而且用户的输入具有试探性,所以为了得到满意的分割结果,用户不得不多次调整自己的输入,比较繁琐。针对这种不足,提出一种新的交互式图像分割方法。首先采用基于自适应局部阈值的图像分割算法,生成一系列同质区域,并描绘出其轮廓;然后用户用不同颜色,粗略标记出组成不同目标的区域集;最后通过合并同色标记的区域集,完成图像分割。实验结果表明,该算法不仅满足用户对交互式图像分割输入更直观、结果更准确的需要,同时方便地实现了多区域多目标的图像分割。     

一种自动分割图像颜色的算法

图像颜色分割是图像处理的一项技术。本文提出一种基于直方图采用磨光技术的自动分割图像颜色的算法。通过给定图像的颜色数，经过磨光算法处理，自动确定图像的中心色及分割限，准确地归并图像颜色。此算法可适用于黑白或彩色图像的处理。     

面向内容检索的彩色图像分割

稳健有效的图像自动分割是面向内容图像检索中的一个重要问题，适应内容检索的需要，提出了一种融合颜色，纹理特征，采用特征聚类的彩色图像分割新算法，该算法采用线性加权方式融合颜色，纹理特征，并依据图像功率谱分布自适应确定融合权值，它采用提出的基于编码代价的自淬火（self annealing)方法对特征空间聚类，该聚类算法具有可自动确定类别数目，对初始聚类中心选择不敏感的优点，将新算法有于分割多幅自然图像，实验结果证明了算法的有效性。     

HSI颜色模型在有核骨髓细胞图像分割中的应用

对经染色得到的有核骨髓细胞图像进行分割可以为白血病形态学诊断提供依据。颜色模型的选择对于彩色图像中颜色信息的充分利用、图像分割效果的好坏起着重要作用。HSI颜色模型符合人类的视觉习惯与视觉心理,有利于程序对图像颜色信息的利用,在本文中采用它作为表达有核骨髓细胞图像颜色信息的模型,根据不同系列细胞在颜色上的不同表现,分别使用H分量、S分量作为阈值条件分割细胞的核区域和浆区域。     

基于分形和分水岭的图像分割方法

图像分割是一种重要的图像处理技术,也是计算机视觉领域低层次视觉中的主要问题,同时它又是一个经典难题.提出了结合分水岭分割与图像分形维数的一种新方法用于对自然背景下人造目标的提取.实验结果证明,该方法能有效抑制自然背景,并提取出人造目标的轮廓.     

一种基于矢量PCNN的彩色图像自动分割算法

为了对彩色图像实施自动分割,在彩色图像RGB空间中,对传统PCNN模型进行了改进与推广,提出一种基于指数熵矢量脉冲耦合神经网络(VPCNN)彩色图像自动分割新算法。该方法在考虑VPCNN互联矢量神经元动态时空相似特性的同时,利用改进指数动态阈值矢量与神经元内部活动项矢量间的信息对比关系确定分割图像的目标和背景区域,结合最大指数熵判据来达到彩色图像的自动分割,并与最大香农熵准则VPCNN分割方法做了比较。实验结果表明:算法具有图像分割精度高、适应性强、能较好地保持彩色图像边缘和细节等信息的优点。     

基于混沌电磁场优化算法的多阈值彩色图像分割

为了解决彩色图像多阈值分割中计算时间长、分割精度低的问题,在电磁场优化算法(Electromagnetic Field Optimization,EFO)的基础上引入一种混沌策略用于算法初始化中,提出混沌电磁场优化算法(Chaotic Electromagnetic Field Optimization,CEFO)对图像的最佳阈值向量进行搜索。将其与另外5种优化算法进行对比,采用PSNR、MSSIM和FSIM 3个图像质量评价指标和算法运行时间(CPU Time)对6种分割算法进行分析比较。结果表明,CEFO具有收敛速度快、分割精度高的优势,能够胜任多阈值彩色图像分割的工程任务。     

计算机彩色模型在图像显示与分割中的应用

本文提出了基于彩色模型的灰度图像彩色显示与分割的方法,该方法将ＲＧＢ,ＨＳＶ和ＧＬＨＳ这几个彩色模型用于图像彩色合成显示并首次用于灰度图像分割中,彩色合成利用图产强方法并考虑到人眼对彩色的分辨率以及视觉特性,不仅增强了图像的内容,而且给予图像合理的彩色显示,使图像易于分析并且具有好的视觉效果。