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．     

一种改进的ISODATA算法及在彩色荧光图像中的应用

根据石油地质部门的实际需要, 提出了一种改进的ISODATA聚类算法，并以此对彩色荧光图像进行分割.该算法首先从统计模式识别的角度出发，将彩色图像各个像素点的色彩分量转换到更符合人视觉的HLS空间；并在进行自组织迭代前，对样本空间进行初分，为取得更好的聚类效果创造了条件；最后，在进行相似度运算时，根据不同的分割需要分别对色度、亮度、饱和度三个分量进行了加权处理，获得了较好的分割效果.     

结合模糊C均值聚类和边缘检测算法的彩色图像分割

图像分割是计算机视觉的最核心技术之一,是图像处理到图像分析的关键步骤.深入研究了C均值聚类分割算法,该算法已广泛应用于彩色图像分割领域,在真实彩色图像分割中,由于C均值的初始化对分割效果有很大影响,故对C均值分割算法进行改进.然后引入边缘检测算法以及RGB彩色模型,对边缘检测算子Roberts、Sobel算子和Prewitt算子进行了研究,对Sobel算子进行改进,对模糊聚类算法的分割结果进行进一步处理,通过在合成图像上及大量真实自然彩色图像上进行实验,结果证明通过C均值聚类和边缘检测算法相结合,能够有效提高分割结果的准确性.最后对彩色图像分割技术将来的发展方向进行了展望.     

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...     

基于Relieft特征加权的C均值聚类算法的研究和改进

图像分割是图像处理到图像分析的最关键步骤.首先,研究C均值的聚类算法并阐述与其相关的概念,分析该聚类方法的基本原理和聚类准则.然后,针对该算法的优缺点以及存在的不足之处,对C均值聚类算法进行改进,将Relieft技术引进,由于图像分割时涉及众多特征,改进算法的核心就在于特征提取时进行加权处理,最终设计出有效的、鲁棒性好的彩色图像分割的流程.最后,通过大量的实验,将改进前后的C均值图像分割算法的分割结果进行比较,改进后的聚类算法能够实现更加优秀的图像分割结果;通过将实验对象置于不同的环境下的实验数据的统计,可以验证改进后分割算法的鲁棒性更好.     

基于区域生长算法的彩色遥感图像分割

与普通彩色图像相比,遥感图像一般具有模糊、不均匀性等特点.提出了一种针对遥感图像的多区域彩色图像分割方法,该方法首先对彩色遥感图像进行预处理,然后结合K-mean聚类算法和区域生长算法分割目标区域,并利用数学形态学方法对分割结果进行后处理.实验结果表明,本文所提出的方法对彩色遥感图像能获得较好的分割效果.     

一种视觉显著性引导的模糊聚类图像分割方法

传统的模糊C均值聚类算法利用图像的灰度、颜色、纹理、强度等底层特征进行聚类,实现图像的分割,它容易受到噪声的影响,且计算量大,不能提供理想的彩色图像分割结果.针对这些问题,提出一种视觉显著性引导的模糊聚类图像分割方法.首先使用显著性检测对图像进行初始化分割,得到带有区域级标注信息的引导图,然后将引导图作为指导信息,引导...     

用遗传算法C-均值聚类分割医学彩色图像

图像分割和对象提取是从图像处理到图像分析的关键步骤 .经典的C -均值聚类算法 (CMA)是将图像分割成C类的常用方法 ,但依赖于初始聚类中心的选择 .该算法通常得到的是局部最优解而非全局最优解 .遗传算法是一类全局优化搜索算法 .通过将遗传算法 (GA)与CMA相结合 ,对医学彩色图像直接按红绿蓝 (RGB)三色空间进行聚类 ,用遗传算法搜索全局最优解 ,有效地避免了C -均值聚类算法收敛到局部最优的问题 ,并在此基础上实现了对医学病理彩色图像的分割和对象提取 ,得到了比较满意的效果     

基于减法聚类和K均值聚类的彩色图像分割算法

传统图像分割方法大都存在分割速度低下、过度分割等缺点.针对上述问题,提出一种新的彩色图像区域分割算法.这种方法首先将图像转化至L*a*b*空间,并划分为子块,抽取图像子块的颜色、纹理和位置特征组成子块的特征向量,然后运用减法聚类,获得聚类簇数和初始蔟中心,最后利用改进的K均值算法在像素点特征空间进行聚类,进而分割图像成区域.实验结果表明这种新方法具有分割效率高、分割效果理想等优点.     

一种改进的彩色图像分割方法

介绍了一种融合多尺度形态学、蚁群聚类、模糊C-均值(FCM)聚类的新的彩色图像分割方法.该算法首先利用多尺度形态学提取图像边缘,再利用蚁群聚类算法的全局搜索性和鲁棒性的优点并结合边缘信息,确定聚类中心和聚类个数,将其作为FCM聚类的初始聚类中心和聚类个数,克服了FCM算法自身并不能确定聚类中心需要人为设定的缺陷.实验结果表明,该算法可以准确地分割出目标,是一种有效的图像分割方法.     

基于HSI模型的彩色图像数字水印

本文提出一种基于HSI彩色模型空间的数字图像水印算法,将RGB存储格式的原始图像转换到HSI空间,并对其中饱和度分量进行分块小波变换;然后在随机选出子块的HH子带系数中嵌入水印信息,利用纹理信息控制水印嵌入强度;最后将经过小波逆变换后的图象重新返回RGB颜色空间.较传统方法,本文方法能够有效克服图像亮度变化对水印信息提取效果的影响,既满足水印图像的不可见性要求,同时又具有较强的鲁棒性.     

多尺度自适应Gamma矫正的低照图像增强

为了在提高低照图像的亮度和对比度的同时,保持图像的色彩自然度,提出了多尺度自适应Gamma矫正的低照图像增强方法.鉴于HSI颜色空间的明度分量Ⅰ决定着图像的明暗程度,以及明度分量的多尺度特性,首先,将图像转换到HSI颜色空间,对明度分量Ⅰ进行多尺度Retinex分解;然后,对分解得到的多尺度光照图像分别进行自适应的Gamma矫正,其中Gamma指数自适应于暗区像素的占比,鲁棒地改善光照图像的光照分布,经Retinex反变换得到增强的多尺度明度分量;最后,将增强的多尺度明度分量的线性融合作为增强的明度分量Ⅰ’,与色相分量H和饱和度分量S重组,得到最后的增强图像.实验结果表明,相对于部分最新提出的现有方法,新方法的PSNR和SSIM值分别高出1.19 dB和1.8%以上,具有更好的增强效果和鲁棒性,增强图像的视觉效果更适宜,对比度更高.     

基于模糊自适应谐振理论的彩色目标跟踪系统

提出了一种在变光照条件下进行彩色图像分割和目标跟踪的方法 .通过在色度、饱和度、亮度HSI(hue ,satura tion ,illumination)空间自组织非监督地进行颜色聚类 ,使用增加、削减和融合聚类的方法 ,寻找适当的聚类数量 ,使目标跟踪更加精确 .该方法基于模糊自适应谐振理论 (fuzzyadaptiveresonancetheory ,FuzzyART) ,具有在线升级目标颜色模型的能力 ,可以克服环境光线变化所带来的影响 .在复杂背景和变光照条件下的目标跟踪实验结果证实了该方法的有效性 .     

基于HSI的视觉注意力模型及其在船只检测中的应用

根据现有关于视觉心理学研究的相关成果和计算模型．提出了一种基于HSI颜色空间特征提取的视觉注意力模型．并应用于海上目标检测．首先把输入的RGB图像转换到HSI空间上．采用高斯金字塔和center-surround算子获得HSI三个分量下各自多尺度的视觉差异。通过对不同特征图的规格化和线性融合获得综合的显图．该方法应用于多种海上目标图像均取得较好效果．背景中的海浪杂波得到了有效抑制．提取得到的显区域包括了待检测的目标且范围较小。为后继的处理和分析提供了良好的基础．     

基于BP神经网络的图像识别研究

提出一种采用BP神经网络实现钢材编号文字识别的方法？先采用彩色图像HSI空间中S分量的特性，定位钢材区域，然后利用一系列图像处理技术，对图像中钢材编号区域定位、分割字符，最后采用BP神经网络进行字符识别。实践证明，采用BP神经网络，可有效地识别铜材编号，速度快、识别率高，具有较高的实用价值。     

基于FAST算子与多特征匹配的图像伪造检测算法

当前图像伪造检测算法大多采用最近邻与次近邻比值法进行特征匹配来完成图像伪造检测,存在较多的错误检测以及漏检测现象,基于此提出了一种基于FAST算子与多特征匹配的图像伪造检测算法.首先,基于FAST算法与Bresenham方法,构造以像素点为中心的圆形区域,提取图像特征;然后,通过梯度直方图统计法判定特征点的主方向,以特征点为中心建立两级同心圆,并通过求取同心圆在指定方向上的梯度特征,生成特征向量和特征描述子;最后,提取特征点的HSI颜色分量,将HSI颜色分量以及特征点的特征向量作为双重特征,设计了双重特征匹配法则,实现特征匹配.引入Hough变换,对匹配特征点进行聚类,定位伪造内容.实验结果显示,与当前图像匹配算法相比,所提算法具有更高的检测正确度与鲁棒性能.     

基于Hopfield神经网络的唐卡图像损伤区域的提取

反映藏族文化艺术特色的古唐卡由于自然和人为的原因有些遭受了不同程度的损伤。针对唐卡画面颜色脱落的一类特殊损伤形式,通过对Hopfield神经网络稳定性的分析,在HSI色彩空间研究Hopfield网络模型,并利用其记忆特性对古唐卡图像进行颜色聚类分割。实验结果表明这种方法可以有效地提取图像中的损伤区域。     

基于像素流的视频彩色化

针对利用传统光流传递关键帧颜色信息的视频彩色化方法计 算耗时问题, 以及全局传递颜色的视频彩色化方法导致欠饱和度问题, 提出基于像素流的视频彩色化方法. 首先, 将参考帧与目标帧转换到 Lab 颜色空间中, 利用其亮度通道通过一个深度学习网络得到像素流, 该像素流中的数值指示了目标帧的颜色在参考帧中的位置; 然后, 利用该像素流对参考帧颜色通道进行双线性插值得到目标帧颜色通道; 最后, 将得到的颜色通道与目标帧亮度通道组合得到最终的彩色化图像. 实验结果表明: 该方法得到的彩色化图像能够保持参考帧颜色的饱和度且边缘颜色清晰, 具有更高的峰值信噪比; 运算速度较基于传统光流彩色化方法大大提高.     

基于matlab的苹果树枝图像分割方法研究

水果收获机器人机械手工作环境复杂,为了避免机械手与树枝相碰撞造成机械手的损坏,避障研究很有必要,获取障碍物信息是研究基础。本文把树枝图像分为枝干区域、成熟苹果区域、绿色区域,用matlab编程,分析三区域在RGB、YIQ、HSI颜色空间的分布情况,分别基于RGB和HSI色彩空间,采用阈值分割技术,对树枝图像进行分割,提取枝干区域,并实验比较其分割效果,找出适合苹果树枝图像的分割方法——剥离分割。     

基于图像色彩特征融合的绝缘子污秽等级检测

针对绝缘子污秽状态非接触检测问题,提出基于可见光图像RGB(red green blue)和HSI(hue saturation intensity)空间信息特征级融合的污秽等级检测方法.利用最佳熵阈值分割法(OET)提取绝缘子盘面区域,分别在RGB和HSI色彩空间进行特征计算,根据Fisher准则进行特征选择,得到可以有效表征污秽状态的特征量,利用核主元分析(KPCA)对两个色彩空间特征的组合进行降维融合,得到三维融合特征向量,结合概率神经网络(PNN)实现污秽等级识别.实验分析表明,基于核主元分析的图像信息特征级融合能够全面地反映绝缘子污秽状态,与单独利用RGB或HSI特征进行识别相比,其准确率有显著提高,可以实现绝缘子污秽等级的有效识别,为绝缘子污闪防治提供了新的方法.