彩色图象分割方法及进展

图象分割是图象分析和模式识别的首要问题和基本问题,也是图象处理的经典难题.彩色图象比灰度图象具有更多的视觉信息,因而受到了越来越多的重视.本文结合近年来彩色图象分割中出现的新算法,将彩色图象的分割方法分为四大类,并分别加以介绍,分析了各种方法的优缺点,最后指出了彩色图象分割的发展趋势.     

快速HLS彩色空间变换方法

分割是图象分析和处理中的重要手段．对于彩色图象,一般的分割方法都是基于ＲＧＢ（红、绿、蓝色）的彩色分量的计算,但有时ＲＧＢ分量不能确切体现图象中目标物体的特征,而且计算量很大．给出了一种新的彩色图象ＨＬＳ（色度、亮度、饱和度）变换方法,它能够体现出人类视觉特征,且经变换后的图象特征明显,易于进行边缘检测、分割和目标识别处理．此方法计算量小、精度高,经在医学图象处理系统中的实际应用,取得了很好的效果．     

分莆技术在彩色纹理分割中的应用

应用分形技术,对彩色图象的纹理分割问题进行了探讨,为了有效地描述彩色纹理特征,我们利用图象中的色彩信息。通过象素的色彩曲面之间的体积值和单种色彩分量值进行分析,获得相应的分形特征,继而动用中值滤波技术和非监督聚算法对特征图象进行分割、实验发形技术进行彩色纹理分割是非常有效的。     

基于计算机视觉的动目标图象分割与跟踪

研制了一种能够实现动目标图象分割、识别与跟踪的简易计算机视觉系统。实验结果与分析表明：该系统在图象分割实时性、动目标跟踪精确性、抗干扰性及快速灵活性等方面颇具特色。     

分形技术在彩色纹理分割中的应用

应用分形技术,对彩色图象的纹理分割问题进行了探讨．为了有效地描述彩色纹理特征,我们利用图象中的色彩信息,通过象素的色彩曲面之间的体积值和单种色彩分量值进行分析,获得相应的分形特征,继而运用中值滤波技术和非监督聚类算法对特征图象进行分割．实验结果表明,利用分形技术进行彩色纹理分割是非常有效的．     

断层图象的完全枚举法三维建模

二维断层图象的三维重建本质上与实体建模是一致的。本文将计算机视觉处理与计算机图形学中的一些概念和方法结合起来，根据完全枚举法讨论三维目标重建（即三维建模）的过程。并讨论了其中两类关键技术——分割和插值。根据本文的思路，在微机图象处理系统上完成了Ｘ－ＣＴ图象序列的三维建模     

基于颜色及空间信息的图象检索方法

为解决目前的颜色检索方法多没有较好地结合图象的空间分布特征的问题,采用改进的区域增长法对图象进行分割,即先检查各区域的均匀性,对不均匀区域进行分裂。在一定程度上改善了对纹理图象的分割效果。然后根据分割区域的灰度、形状、空间位置等特征计算图象间的相似度。并提出采用图象的灰度特征代替彩色信息以提高查询速度。     

计算机视觉检测技术的发展及应用研究

图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一，本文就图像分割的具体内容及常见的图像分割方法进行了综述。介绍了计算机视觉技术的研究内容、研究方法，说明了计算机视觉技术在图像采集系统、立体视觉测量系统、汽车车身视觉检测系统及逆向工程中的典型应用，分析了计算机视觉技术发展过程中存在的问题。     

实时图象伪彩色处理电路的设计与实现

该文研究利用硬件电路实现图象伪彩色处理的方法，突破了传统的图象伪彩色处理必须利用计算机软件的局限。通过对黑白视频信号进行灰度分割和编码，建立起灰度级－彩色的变换关系，即某一灰度级经过变换编码后对应于一个特定的彩色，并且连续的灰度级变化对应于连续的彩色变化，通过彩色编码合成为彩色全电视信号，从而可以直接在彩电上显示出伪彩色图象。该方法线路结构简单，实现了实时伪彩色处理，大大提高了人眼的分辨能力。     

运用模糊连接理论分割非连通图象

本文提出了一种利用模糊连接理论讨论非连通图象的分割方案．该方案较好地利用了图象本身的模糊特性，修正了模糊连接强度的定义，从而成功地实现了分割数字、字母和汉字这样一些连通的或非连通的图象．它克服了Ｊ．Ｋ．Ｕｄｕｐａ算法仅能分割连通图的缺点．同时论文中还讨论了分割灰度图象和彩色图象的模糊连接强度定义及有关参数的选择方法．实验例子证明了这种方法的有效性．     

地震剖面分割的模式识别方法

在初步了解，地质解释人员人工解释的方法，经验和前人所做的计算机解释系统的基础上，以地震地层学的理论知识为背景，利用模式识别和图象分析，提出了在计算机上对迭后地震剖面进行自动分割的一种新方案。     

汽车智能辅助操作系统中的障碍物检测

研究了基于计算机视觉技术的高速公路上的障碍物实时检测问题,其目的 是为了得到障碍物的准确图象位置信息,实现汽车自动防撞安全行驶,基于图象分割,模式识别理论,笔者提出了一种根据汽车整体模型并结合高宽值来识别高速公路上主要障碍物－汽车的检测方法,而且利用有色噪声 尔曼滤波器实现了运动物体的实时跟踪,并在系统的上路测试中取得了令人满意的效果。     

基于模糊阈值的图象分割方法

叙述了采用模糊阈值进行图象分割的基本原理，提出了简化资格函数形式和采用直方图中值滤波处理方法，算法简单直观，计算机仿真表明图象分割结果比较理想．     

三维CT图象的重建与显示

本文综述了重建三维ＣＴ图象的各种方法，同时仔细研究了彩色分域重建法，提出了一种交互式进行图象灰度分割及消除噪声的方法，并获得了满意的结果。利用彩色分域法，我们能够在几秒钟内重建并显示出色彩鲜艳的三维ＣＴ图象。     

视觉导航的多尺度全方位时空图象综合理解方法

本文提出基于全方位时空图象的多尺度视觉导航方法。其基本思想是根据具体视觉任务（道路识别、障碍物检测和全局定位）的要求，采用不同时空尺度的视觉传感器和处理方法，将空域大尺度的全方位“环视”，小尺度的双目“注视”和时域大尺度的时空“远视”相结合，综合完成道路图象的理解。设计了适于机器处理的特殊传感器和快速有效的处理方法，并利用图象级的不变性避免了困难的图象分割和三维恢复。     

红外热图象自动阈值分割方法

根据红外热图象的特点，提出基于灰度统计特性的直方图移动平均方法，实现了红外热图象自动阈值分割。实验结果表明，此方法算法简单、运行速度快、分割效果也较为满意。最后给出了计算机处理结果。     

基于OpenCV的图像分割

图像分割是图像处理中的一个经典难题,也是图像处理和计算机视觉领域中的基本技术。虽然已有上百种分割方法,但至今没有一种通用的分割方法。OpenCV是近年来推出的开源、免费的计算机视觉库,利用其所包含的函数可以很方便地实现数字图像和视频处理。本文主要介绍了用OpenCV实现的图像分割的三种算法:分水岭分割算法、金字塔分割算法和均值漂移分割算法。     

基于彩色分割的车牌自动识别技术

提出一种采用彩色分割及多级混合集成分类器的车牌自动识别方法．该方法由彩色分割、目标定位、字符识别及后处理模块组成．采用多层感知器网络（ＭＬＰＮ）对输入彩色图象进行彩色分割,通过投影法分割出潜在的车牌区域并进一步切割出字符,由多级混合集成分类器给出字符识别的初步识别结果及置信度,经后处理得到最终结果．该方法识别正确率高、鲁棒性好,车牌定位正确率达９８．６％,字符识别正确率达到９５％以上,具有很好的实用技术指标．     

一种可用于零件自动识别的计算机图象分割方法

图象中物体影像的分割是一项与影像特征分析密切相关的工作，从而成为一项研究的内容，本文介绍了一种在ＰＣ机上使用的，利用图象的直方图信息和光栅扫描的方式进行图象分割的方法，可用于自动装配线上机械零件的识别和医学临床诊断计算机辅助系统中．     

三维计算机视觉及在场景分割解释中应用

介绍一种实用的三维立体计算机视觉方法 ,以自动汽车的简单立体视觉系统为例 ,利用一些与立体视觉相对应的关键特征 ,结合多目标并行图象信息和色彩信息进行场景描述 ,同时使用场景中有关物体的先验知识和已知模型等 ,基于这些描述、知识和模型 ,大多数的场景目标可以根据预处理所获得的信息进行有效的分割解释处理 .