彩色圖像分割算法的研究.pdf

1、彩色圖像包含了豐富的顏色信息，是對客觀存在的物體的一種相似性的生動模仿或描述。近年來，彩色圖像越來越廣泛地應(yīng)用在了科學(xué)研究、軍事技術(shù)、工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、醫(yī)學(xué)、氣象及天文學(xué)等領(lǐng)域中。顏色是描述圖像信息的重要元素，依據(jù)它，可以將我們所需要的目標(biāo)從場景中區(qū)分和提取出來。本課題所研究的圖像分割是指將圖像中具有特殊涵義的不同區(qū)域區(qū)分開來，這些區(qū)域是互相不交叉的，每一個區(qū)域都滿足特定區(qū)域的一致性。隨著計算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展，彩色圖像分割方法的研究也成為一大

2、熱點(diǎn)。課題對彩色圖像的分割提出了一套完整的算法，包括對圖像顏色的量化、聚類和區(qū)域生長三個階段。在顏色量化時，論文提出了兩種方法:一種是基于調(diào)色板量化方案，另一種是最小色差合并原則量化方案，可以根據(jù)圖像的大小和算法效率的需求進(jìn)行選擇。在顏色聚類時，對模糊C均值聚類方法進(jìn)行了改進(jìn)，使其在低照明度的情況下使用HSI空間中的歐式距離，以增進(jìn)聚類的準(zhǔn)確性，并采用優(yōu)化模糊聚類算法來自動選擇初始聚類中心及聚類數(shù)目。區(qū)域生長時，通過對聚類結(jié)果中像素空間