彩色图像分割方法综述

图像分割是图像分析和模式识别需要解决的首要问题和基本问题,也是图像处理的经典难题。彩色图像比灰度图像具有更多的视觉信息,因而受到了越来越多的重视。对各种彩色图像分割方法进行了系统论述,分析了各种方法的优缺点。     

基于HSI和LAB颜色空间的彩色图像分割

彩色图像分割一直是彩色图像处理与分析中最为困难的不可缺少的步骤,针对图像分割质量直接在很大程度上影响了图像后期分析的效果,提出了一种基于HSI和LAB颜色空间的彩色图像分割方法.该方法在HSI颜色空间用最优阈值方法进行阈值分割,在LAB颜色空间采用基于K均值聚类图像分割,然后将两次分割结果进行区域合并,最后进行加窗滤波...     

现代彩色图像分割技术综述

图像分割是进行图像理解与分析的基础,是图像工程技术中的一个重要问题,也是图像处理的经典难题。彩色图像比灰度图像具有更多的视觉信息,因而受到了越来越多的重视。文章将彩色图像的分割技术分为三大类,并分别加以系统概括,分析了各种方法的优缺点。     

彩色图像分割技术综述

介绍了彩色图像分割的定义,分析了彩色空间的分类及各类的特点,详细综述了彩色图像的分割技术。     

基于Unit-Linking PCNN和HSI空间的彩色图像分割方法

提出了一种基于Unit-Linking PCNN和HSI空间的彩色图像分割新方法.在RGB空间中,由于R,G,B分量之间有很高的相关性,直接利用这些分量不能得到所需的效果.在提出的算法中,彩色图像首先被转化到HSI颜色空间,图像分解成彩色通道(H和S分量)和亮度通道(I分量).对彩色通道采用基于Unit-Link-ing PCNN的分割算法进行分割,对亮度通道采用最大类间方差阈值算法进行分割,然后将分割后的结果用大概率合并的方法进行组合,得到最终分割结果.试验结果表明,这种方法具有很好的彩色图像分割效果.     

数字仪表彩色图像分割方法

针对石英晶体振荡器在计量检定中对数字仪表高精度识别的要求,通过对多种图像分割技术的比较研究,提出一种在HSV颜色空间进行彩色图像分割的方法,首先将图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间并进行色彩预处理,然后根据选定的参考颜色计算各像素色差,得到色差直方图,通过色差直方图确定色差阈值,最后通过色差阈值对彩色图像进行分割。该方法对一些老化的数码管比较有效,对面板存在部分反光的仪器有较好的拟制作用,在实际应用中取得了满意的彩色图像分割效果。     

基于颜色相似系数的彩色图像分割方法

基于两种像素之间颜色相似系数的计算,根据设定的阈值来判断两种颜色是否具有相似性·计算在RGB颜色空间进行,省去了其他分割方法中的颜色空间转换过程·为提高图像分割过程的效率,采用了改进的区域生长法实现整个彩色图像的分割·实验结果表明,本方法可对彩色图像进行有效的分割,符合人类视觉感知特性,适合于不同的应用目的·     

基于颜色相似系数的虚拟人股肌分割

虚拟可视化人研究是虚拟人研究计划的初始阶段,而虚拟人可视化人研究的必备前提是快速、准确地进行彩色图像数据集的组织分割.引入一种足球机器人系统中快速目标定位的算法,在RGB颜色空间中,利用两个像素之间的颜色相似系数的计算结果,同时根据设定的阈值来判断两种颜色是否具有相似性.该方法省去了在其他针对彩色图像的分割方法中,颜色空间的转换过程,节约了大量计算时间,提高了图像分割过程的效率.实验结果证明,该方法可对彩色图像进行有效的分割,符合人类视觉特性,特别适合于虚拟人计划中海量彩色尸体切片的组织分割.     

基于Otsu阈值彩色图像分割方法研究

彩色图像的分割一直是现在研究的热点和难点,提出先分析彩色图像空间,转换成RGB图像,利用数据融合技术生成灰度图像,根据不同图像基于最大类间方差（Otsu）动态获取阈值,最后闽值判断分割图像。     

灰关联空间中基于最大熵阈值的医学彩色图像分割算法

将灰关联理论引入彩色图像分割领域,提出一种在灰关联空间中面向医学彩色图像的最大熵阈值分割算法.通过对分辨系数和色彩影响因子的选取,避免了传统彩色图像分割中三维色彩信息的丢失现象,并使算法具备了一定的抗噪性能,分割的精度和实时性也获得了较大提高.实验结果证明了算法的有效性.     

基于密度聚类的彩色图像分割方法

针对已有的基于聚类的彩色图像分割存在的问题,提出了一种基于IHLS颜色空间和密度聚类的彩色图像分割方法.利用IHLS颜色空间改善光照敏感和颜色一致性问题.由于DENCLUE聚类算法聚类速度较慢且需要提供2个用户参数,因此对于DENCLUE算法的迭代策略和参数优选方面进行了改进.实验结果证明此方法具有较好的准确度和鲁棒性...     

基于数学形态学高帽变换的彩色图像增强算法

分析了RGB颜色空间和HSV颜色空间各自的优缺点,通过将彩色图像在RGB颜色空间和HSV颜色空间互相转换,把一个灰度图像形态学边缘增强算法推广到彩色图像。实验结果表明该算法性能良好,既能够较好地增强图像,又没有引入不自然的人造痕迹。     

基于单位纯四元数空间上聚类的彩色图像分割研究

在RGB空间中,通过四元数模型把彩色图像像素三个分量整体进行处理,利用单位纯四元数空间中三个四元数乘积的性质,按照k均值分割算法思想建立单位四元数空间的彩色图像分割Q-Kmeans算法。实验结果表明,该算法具有良好的分割性能和实现上简单、速度快等特性。     

自适应步长下多阈值彩色图像的全局分割方法

针对传统多阈值彩色图像分割方法将步长设为小于距离参数的定值, 有时会因步长过大而越过最优结果的问题, 提出一种自适应步长下多阈值彩色图像全局分割方法. 首先, 对彩色图像进行预处理, 在不降低彩色图像质量的前提下缩减颜色总数, 以提高分割效率; 然后, 根据多阈值彩色图像全阈值分割目标函数, 将混沌优化理论与粒子群优化算法相结合, 通过混沌粒子群优化算法对多阈值彩色图像全局分割目标函数进行求解; 最后, 结合自适应步长下多阈值彩色图像全局分割方法, 得到最优彩色图像阈值分割结果. 实验结果表明, 该方法的分割效果、 精度、 稳定性和收敛性均较好.     

基于HSI颜色空间分割彩色图像的聚类算法

HSI色彩空间是从人的视觉系统出发,用色调（Hue）、色饱和度（Saturation或Chroma）和亮度（Intensity或Brightness）来描述色彩。本文提出了一种新的彩色图像分割方法,根据HSI颜色空间色调和亮度的二维直方图进行分割。     

基于彩色图像分割的路标检测算法研究

针对交通标志检测问题,首先比较了RGB,HSV,Lab颜色空间中进行颜色分割的优缺点,并提出了基于Lab颜色空间进行交通路标定位的方法,然后对HSV空间阈值分割、Lab空间阈值分割、Lab空间聚类分割的效果进行了分析与比较,证明了Lab空间阈值分割的效果较好,最后结合交通标志的颜色信息,采用Hough变换方法定位出圆形路标,采用最优拐角检测方法定位出三角形和矩形路标。实验结果证明,该方法能准确定位出交通标志。     

基于改进k-均值聚类的纸币冠字号图像分割算法

针对传统彩色图像分割方法的局限性,提出了基于HSI色彩空间和改进K-均值聚类的图像分割方法,通过将彩色图像分解成三个相互独立的H、S、I分量,利用各个分量特点及其直方图确定聚类类别和初始聚类中心,在高饱和度区和低饱和度区分别聚类,并将聚类结果合并取交集,从而分割出目标区域.将该方法用于纸币冠字号码图像分割,经仿真验证,结果不受噪声和局部边缘变化的影响,分割效果得到明显提升,为后续冠字号准确识别提供了良好的基础.     

一种基于RGB颜色分量的枝干图像分割方法

在RGB色彩空间的基础上,以苹果枝干识别为目标,提出了一种用于枝干识别的彩色图像阈值分割的方法。通过分析RGB三个色彩分量的关系,得出了基色两两之间的线性关系表达式,进而提出色差环的概念,并建立了色差环,取得线性关系表达式之间的联系,得出枝干图像分割阈值范围公式。引入对阈值进行整体调节的参数μ,实现根据实际果园环境实时调节阈值范围大小。通过实验验证,本文方法能够实现对自然光照射下的果树枝干等彩色图像的准确快速分割和识别。     

基于HIS空间的快速模糊C-均值彩色图像分割

提出了一种基于HIS空间的快速模糊C-均值的彩色图像分割方法．首先将彩色图像由RGB转换为HIS,根据H分量和,分量分别计算出每个像素的4个隶属度,然后把H分量和I分量的一个隶属度结合形成一个二维特征矢量,最后对二维矢量进行快速模糊C-均值聚类得到最终的图像分割结果．     

属性论方法在图像分割中的应用研究

提出一种基于属性论的图像分割方法,首先将彩色图像转换到HSI颜色空间,然后根据定性映射原理建立HSI颜色空间的智能融合模型,通过像素点间的不同颜色分量的特征匹配实现对图像的分割,最后用MATLAB进行仿真实验,实验结果表明,所提出的定性映射颜色分割算法快速、有效、可靠.