基于RGB空间的非经典K最近邻算法应用研究

为迅速、准确、无过多人工干预的进行图像分割,提出了一种K最近邻算聚类方法并将其应用于图像处理。与经典K最近邻算法在样本库中寻找最近邻点不同,该算法在待分割图像的RGB空间中寻找每一个像素点的K个最近邻点,参考所有像素点同最近邻点之间的平均距离,引入聚类阈值并对像素点的归属进行判断。对火焰图像的分割实验结果表明,在分割精度相接近的情况下,该算法的分割速度要快于其它几种常见算法。     

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.     

模糊聚类的侧扫声纳图像分割算法

针对侧扫声纳图像的特点,利用二维经验模态分解（BEMD）将图像分解成若干固有模态函数（IMF）和1个余量.分析了侧扫声纳图像背景区的图像频率特征,通过增强目标和阴影的特征信息降低噪声的影响.提取图像的高斯马尔可夫纹理（GMRF）,用来表达图像像素点间的空间关系,以减少图像的误分割.利用BEMD和GMRF改进模糊C均值聚类算法,提出了新的聚类准则和距离函数,形成一种新的模糊聚类算法.利用该算法对不同的侧扫声纳图像进行分割,并将分割结果与其他典型的聚类算法的分割结果进行比较,验证了该算法的抗噪性和准确性.     

基于单元网格近邻势的聚类方法

为解决有限区域内分布的稀疏不均的、具有一定分布结构数据集的聚类分析难题,在近邻思想、网格化空间划分及万有引力叠加原理的启发下,提出了一种基于单元网格近邻势的聚类方法。该方法是基于近邻势的聚类方法在单元网格层次上的一种可以提高聚类速度的扩展。为有效实现并在时空效率上对这种聚类方法进行尽可能的改进,使用了单元网格、网格密度、多维网格划分法、多维索引树等一些比较重要的概念和方法。仿真实验中, 先使用多个不同类型的人工数据集将提出的算法与几个经典聚类算法在聚类精度、聚类速度等方面进行适当的比 较,采用两副图片在RGB(red, green,blue)色彩空间的像素点集来验证该算法的聚类压缩效果。仿真实验说明了这种方法比一些经典的聚类算法在聚类建设、聚类质量方面具有一定的有效性和优越性     

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     

Lab空间的改进k-means算法彩色图像分割

为减弱经典k-means 算法中ＲGB( Ｒed Green Blue) 空间各个颜色分量高度线性相关以及欧氏距离的尺度相关性对图像分割结果产生的影响,并克服ＲGB 空间色彩分布不匀的缺陷,提出了一种基于Lab 颜色空间的改进k-means 聚类彩色图像分割方法。首先,将颜色空间从ＲGB 转换为Lab 空间,每个像素点都可以由L、a、b 3 分量组合进行表示。其次,用马氏距离替换欧氏距离进行改进,应用改进后的k-means 算法对图像像素点进行聚类,从而实现分割目的。通过实验证明该改进算法比经典k-means 算法具有更好的分割效果和准确度。     

彩色图像的球形粒计算分割算法

针对基于聚类的彩色图像分割算法速度较慢,提出了彩色图像的球形粒计算分割算法.将彩色图像每个像素点表示为以该点RGB像素值为中心0为半径的球形粒,设计球形粒之间的合并算子,利用粒度阈值对两球形粒进行有条件合并,得到不同粒度的球形粒组成的球形粒集,以球形粒中心对应的RGB值代替球形粒包含像素点的RGB值.实验结果表明:与K-means算法和FCM算法相比,球形粒计算分割算法是稳定的而且分别加快了6倍和34倍.     

基于K-均值算法的植物彩色图像分割

图像的分割实质是将图像中的像素点依据对象的不同分为不同的类;应用经典的聚类算法即K-均值算法对植物彩色图像进行分割,实验结果表明:经该算法处理后能够将图像中的对象与背景分离开,并取得了较好的图像分割效果,拓宽了聚类图像分割算法应用的新领域。     

四元数聚类算法在苹果图像识别中的应用

针对自然环境下苹果图像识别问题,提出在RGB颜色空间中,利用彩色图像像素点四元数表示和四元数旋转特性,改进K-means聚类算法,完成苹果目标的分割识别。该算法能有效区分苹果目标和背景,识别精度高,不但可以应用到成熟红苹果分割识别,还能应用于青苹果分割识别。实验表明,该四元数聚类算法可以取得较好的苹果识别效果。     

基于二维直方图的改进的PCM聚类分割方法

相对于模糊C均值算法,可能性C均值(PCM)聚类方法具有更好的抗干扰能力.提出一种基于二维直方图的改进的PCM聚类图像分割方法,该方法除了考虑图像的点灰度信息外,还考虑像素点的邻域相关信息,利用改进的PCM聚类算法得到各象素点的隶属度对图像进行分割.实验表明,该方法能够对噪声图像有效地进行分割,具有较高的鲁棒性.     

基于颜色空间和优化初始中心的模糊c均值聚类算法

提出了一种基于HIS空间的优化初始中心的模糊c-均值的彩色图像分割方法．首先将彩色图片由RGB转换为HIS,并将H和1分开处理,通过计算样本的权重,选取有代表性的样本作为初始聚类中心,给出优化初始聚类中心的FCM算法,将该算法应用于H和I通道,得出新的基于颜色空间的FCM算法．该算法可以得到较稳定的结果,并且提高了聚类的准确率．     

基于Robocup中型组足球机器人的图像识别算法

根据Robocup中型组足球机器人足球比赛的规则要求,机器人科研通过对颜色的识别来达到识别球场上的物体及环境.为了满足实时性和准确性的要求,提出了一种基于YUV色彩空间模型的阈值算法,并通过与RGB色彩空间的算法比较,验证了其有效性和优越性.     

RGB颜色空间新的色差公式

本文基于RGB颜色空间,对目前使用较为广泛和最近使用的几种RGB颜色色差算法进行分析对比,评价其优缺点,吸收它们的优点,屏蔽它们的缺点,提出了一种全新的基于特征向量的色差公式。本文给出了基于RGB颜色空间的特征提取方法和特征向量的色差计算方法。通过图像的分割实验对比,验证了本算法的有效性和平滑性。本算法得到的色彩溶差符合人眼的视觉判断。由于本算法具有较小的时间复杂度和空间复杂度,可应用于实际生产与生活。     

基于图像技术的迷彩面料颜色测量

颜色测量对于迷彩面料的色彩分析、产品设计、质量控制有着重要的指导意义。针对由织物组织纹理和图案的多样性造成测色难度增大的问题,提出一种迷彩面料图案分割的方法,并提取色彩信息加以分析。利用数码相机进行迷彩面料图像的采集,利用Mean Shift聚类算法将图像分割成不同颜色的色块,再用神经网络回归实现图像从RGB(red,green,blue)颜色空间到Lab颜色空间的转换,并通过正态分布法对迷彩颜色进行分析测量。试验结果表明:提出的图像处理方法可实现迷彩服面料颜色的自动分割;与Datacolor分光测色仪测色结果相比,正态分布法分析得到的平均色差不超过2。     

彩色地图分色算法及其实现

研究彩色地图的一种新的图象分色算法．首先将彩色图象通过非线性变换,转换到孟塞尔颜色空间,然后通过色彩学习,进行彩色图象分色．该算法还利用了图象空间相关信息的马尔科夫场模型,可使分色结果得到局部优化,降低了运算量,取得较为理想的效果．     

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．     

基于图像识别算法的森林防火系统设计

传统的森林火灾监测技术包括人工护林监测、飞机航测、卫星监测等。本文提出一种基于普通CCD摄像头和瞭望塔上现有的短波无线通信设备的森林防火监测系统,根据实时图像与参考图像的差分及小波分解结果,当有异常情况发生时,提取出火焰及烟雾区域,判断提取区域是否具有烟雾和火焰的动态特征。若判定发生火灾,即将压缩后的图像通过短波通信设备传回指挥中心。     

一种新型的图像型火灾识别算法的研究

图像型火灾探测技术是一种新型的探测技术,可以有效地克服传统火灾探测技术的缺陷.针对背景复杂的火灾图像,首先利用差分技术、RGB颜色分割技术和形态特征分割技术建立3层复合分割模型,排除大部分干扰,得到火焰疑似区域;然后分析火焰疑似区域的相似性测度、面积变化值、致密度、偏心率和质心点偏移距离等特征,这些特征可以较全面地表征火灾信息;最后利用RBF神经网络建立火灾识别模型,将提取出的火焰特征作为输入量,对火灾图像进行分类识别.仿真结果表明,该算法对不同场景的火灾识别具有较高的准确率.     

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。