彩色圖像分割及多目標的提取在計算機拼圖系統(tǒng)中的應(yīng)用.pdf

1、圖像分割是圖像分析和模式識別的首要問題,它決定圖像的最終分析質(zhì)量和模式識別的判別結(jié)果。因此,圖像分割算法的研究具有重要的理論和應(yīng)用價值。本文著重從以下幾方面進行深入的研究和探討。 首先,對拼圖圖像進行圖像分割。由于利用模糊屬性進行圖像分割,可以為后期的圖像處理保留更多的圖像信息。因此,我們首先利用模糊屬性來進行圖像分割。實驗和分析表明,該分割方法速度快,分割效果好。其最大的優(yōu)點在于不受背景顏色數(shù)目的影響?？紤]到拼圖圖像背景顏色較

2、單一的特點,又通過對背景進行區(qū)域生長來實現(xiàn)圖像的分割。在分析了現(xiàn)有四鄰域區(qū)域生長算法的基礎(chǔ)上,針對其不足,提出了一個改進的基于背景的單方向二鄰域區(qū)域生長算法,把傳統(tǒng)區(qū)域生長算法中對種子點周圍四像素的處理轉(zhuǎn)化為對種子點周圍單方向一個像素的處理,大幅度提高了區(qū)域生長的速度。實驗和分析表明,在保持分割結(jié)果與傳統(tǒng)區(qū)域生長算法基本一致的基礎(chǔ)上,改進的區(qū)域生長速度比傳統(tǒng)的區(qū)域生長速度更快。針對于本課題所使用的拼圖圖像,分析和比較基于模糊屬性的分割方

3、法和基于背景的區(qū)域生長算法,可以發(fā)現(xiàn),基于背景的單方向二鄰域區(qū)域生長算法是相對簡單、快速、準確的分割方法。 其次,在分割的基礎(chǔ)上,對多個目標區(qū)域進行標號,以提取各個感興趣的區(qū)域。所采用的區(qū)域標號算法只要判斷當前點的左邊點和上方點的標號值及像素值,以選擇合適的標號值給當前點,數(shù)值比較2至3次即可,且不需要額外的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)存儲標號等價表,算法速度得到了提高。 最后,將標號后的各個目標區(qū)域分別進行存儲。為了方便后期拼圖的實現(xiàn),將