彩色圖像分割方法的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、近年來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的進(jìn)一步提高，彩色圖像的使用越來(lái)越多，由于顏色是一個(gè)強(qiáng)有力的描繪子，它常常可簡(jiǎn)化目標(biāo)物的區(qū)分及從場(chǎng)景中抽取目標(biāo)的過(guò)程，人可以辨別幾千種顏色色調(diào)和亮度，相形之下只能辨別出幾十種灰度層次，因此，彩色圖像較之灰度圖像往往更能夠體現(xiàn)人的視覺(jué)特性和認(rèn)知事物的規(guī)律。彩色圖像分割方法的研究也成為一大熱點(diǎn)。本文針對(duì)真彩色圖像以系統(tǒng)的形式給出了一種彩色圖像分割算法，分為顏色量化、顏色聚類(lèi)、區(qū)域生長(zhǎng)三個(gè)階段來(lái)完成一幅彩色圖像完整的分割

2、過(guò)程。在顏色量化階段，系統(tǒng)采用了兩個(gè)方案：全局調(diào)色板量化方案和基于色差最小量化方案，用戶(hù)可根據(jù)圖像的大小和對(duì)速度及質(zhì)量的需求進(jìn)行選擇。在顏色聚類(lèi)階段，針對(duì)模糊C均值聚類(lèi)方法對(duì)聚類(lèi)中心選擇的敏感性，提出了一種自動(dòng)確定聚類(lèi)中心及聚類(lèi)數(shù)目的自適應(yīng)模糊聚類(lèi)算法，并從理論上和實(shí)驗(yàn)中證明了其合理性，另外，在聚類(lèi)過(guò)程中，利用HSI模型的特點(diǎn)對(duì)歐氏距離進(jìn)行改進(jìn)，增進(jìn)了顏色聚類(lèi)的準(zhǔn)確性。最后考慮到像素空間的區(qū)域連續(xù)性，在顏色聚類(lèi)結(jié)果的基礎(chǔ)上進(jìn)行區(qū)域生長(zhǎng)。