粗糙集理論在彩色圖像分割算法中的應用研究.pdf

1、圖像分割作為圖像分析和識別的關鍵步驟，是圖像低層處理到高層理解中不可或缺的過程。顏色作為圖像的一個重要信息，在彩色圖像分割的過程中起到關鍵的作用，而目前的彩色圖像分割方法大都沒有考慮顏色信息，僅僅只是將灰度圖像的分割算法直接應用到彩色圖像中。
　　粗糙集是一種刻畫不完整、不確定性信息的數(shù)據(jù)分析理論，該理論不需要任何先驗知識，具有很強的信息提取能力。因圖像內(nèi)部本身的關聯(lián)性以及復雜性，圖像處理的各個過程中都不可避免地出現(xiàn)不完整、不確定

2、的信息。因此，越來越多的國內(nèi)外學者將粗糙集應用于解決圖像處理中的各種問題。本文的主要研究內(nèi)容是粗糙集理論在彩色圖像分割算法中的應用，其內(nèi)容從以下三個方面進行：
　　(1)總結歸納現(xiàn)今流行的彩色圖像分割算法，指出各種算法的優(yōu)點和不足之處，并分析總結了幾種經(jīng)常用到的顏色空間。介紹了粗糙集的基本概念，探究了粗糙集在彩色圖像分割中的應用。
　　(2)構造出一種新穎的圖像粗糙度直方圖，提出了一種結合粗糙集與分層思想的彩色圖像分割算法。

3、本算法是在 HSI空間上進行，首先，在強度分量 I上依據(jù)粗糙度直方圖實現(xiàn)圖像的初分割；其次，在初分割的基礎上，利用色調(diào)直方圖實現(xiàn)圖像的細分割；最后，在RGB空間上實現(xiàn)區(qū)域合并。實驗證明：本算法在保證有效分割圖像的基礎上，使細節(jié)性小目標區(qū)域明顯被分割出來，且運算速率也有所提高。
　　(3)提出了一種基于粒度的粗糙模糊集彩色圖像分割算法。首先，在色調(diào)分量H上將圖像劃分為多個大小相等的窗口（即粒度），利用粗糙模糊集求得在色調(diào)粒度上的粗糙