彩色图像分割方法综述【文献综述】

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1、毕业论文文献综述电子信息工程彩色图像分割方法综述摘要：彩色图像分割一直是彩色图像处理中一个很重要的问题，现在的彩色图像分割技术可以粗略的分为3类：基于直方图的分割技术（阈值分割、聚类等）、基于邻域的分割技术（边缘检测、区域增长等）、基于物理性质的分割技术（利用光照特性和物体表面特征等）。本文主要是对部分彩色图像分割方法的综述，简单介绍了基于3D直方图的彩色图像分割方法、矢量形态学的彩色图像分割方法、基于RGB颜色空间的彩色图像分割方法、K值聚类彩色图像分割方法、快速FCM彩色图像分割方法以及自适应局部阈值的彩色图像分割方法。这些方法

2、是目前比较常用的彩色图像分割处理方法，各自都有各自的优点，也有一些不足之处。关键词：彩色图像分割；彩色图像处理；阈值；颜色空间；聚类1引言图像分割是进行图像理解的基础，是计算机视觉领域的一个重要研究内容，也是图像处理中的难点之一。所谓图像分割是指将图像中具有特殊意义的不同区域分开来，并使这些区域相互不相交，且每个区域应满足特定区域的一致性条件[1]。它是我们进行图像分析的关键步骤。因为彩色图像能够比灰度图像提供更多的信息，故而彩色图像的分割也得到了越来越多人的关注，彩色图像的分割方法就有很高的研究意义了。彩色图像分割算法的关键是在于

3、如何利用丰富的彩色信息来达到分割的目的。同时，彩色图像分割也可以看作是灰度图像分割技术在各种颜色空间上的应用。2彩色图像分割方法目前，彩色图像的分割方法有多种分类，大致可以分为3类：基于直方图的分割技术（阈值分割、聚类等）、基于邻域的分割技术（边缘检测、区域增长等）、基于物理性质的分割技术（利用光照特性和物体表面特征等）。每种类型中有也有很多图像分割方法。以下对部分彩色图像分割方法做一些简单的介绍。2.1基于3D直方图的彩色图像分割方法人可以通过图形，从一堆杂乱的离散数据中观察数据间的内在关系，感受由图形所传递的内在本质。人的视觉角

4、度可以很容易的观察到3D直方图中像素的聚类情况。但是这一人类视觉处理的理论基础还不明了，人类的视觉感知的模式还很难应用于机器视觉。近年来，随着神经生理学的发展和计算机辅助解剖学的研究，提出了几个相当精确地初级视觉系统的计算模型[2]。5真彩色图像的3D直方图是一种可视化数据图，我们从中可以观察到像素在3D颜色空间的聚类特性。基于3D直方图生长法和尺度空间聚类法是以阈值分割技术为基础，利用真彩色图像像素在3D空间呈现的聚类特性，通过多维阈值分割（MDT）法与3D直方图生长法和尺度空间聚类法有机结合，能够克服过度分割现象，来取得理想的分

5、割效果。2.2矢量形态学的彩色图像分割方法数学形态学图像处理是一种以集合论和积分几何学为基础的非线性图像处理方法，最初的数学形态学研究以二值图像为研究对象，也就是二值形态学[3]。然而，二值形态学与灰度形态学并不能够直接应用到彩色图像处理中。而最简单的彩色形态学处理方法是将RGB空间中的彩色图像的每个像素的RGB值作为3个独立分量来进行考虑，从而忽略了各个分量之间的联系，因此，图像的彩色信息会大量丢失。因此，有学者提出了一种色彩保护方案，利用HSV模型中V分量进行灰度形态学处理，而IV与S分量保持不变。将彩色图像描述为矢量空间，那么

6、把像素点作为矢量处理，根据相应的彩色矢量对主量轴的投影值进行排序。该算法具有出色的矢量保持能力。颜色空间是对颜色进行量化的空间坐标，色彩空间的转换主要是为了更好的分离出目标和背景，它的选择直接影响着彩色图像的分割结果。HSI空间比较接近于人眼视觉感知，并且I分量与彩色信息无关，H与S分量与人感受色彩方式紧密相连，特别适用于光照条件不均与场合，能够将前景色与背景色分布的重叠区域降到最低[3]。2.3RGB颜色空间的彩色图像分割方法传统的图像阈值分割算法是把彩色图像转换为灰度图像进行分割。而通过分析RGB颜色空间的特点提出的基于RGB颜

7、色空间的阈值分割算法，采用了新的判定准则，在颜色空间中以立方体取代原来的四面体，直接对彩色图像进行分割[4]。这种改进的判断准则能够克服灰度转换造成的颜色信息丢失从而引起的误判，并且在保证原有阈值分割算法快速简单的前提下，能够更为准确的分割彩色图像。要分割一幅彩色图像，首先要选择合适的颜色空间，其次要采用适合于此空间的分割策略和方法。常用的颜色空间模型有RGB、HIS、HSV等[4,5]。数字图像大多是以RGB方式存储，如果使用HIS、HSV等空间模型，需要根据模型间的变换关系进行转换再进行相应的算法处理[4]。基于RGB颜色空间的

8、算法不需要进行颜色空间的转换，运算速度最快，因此该方法较为普遍。对图像处理来说，RGB是最为重要和常见的颜色模型，俗称三基色模式，它建立在笛卡尔坐标系中，以红、绿、蓝三种基本色为基础，进行不同程度的叠加，产生多种颜色。RGB颜色空间是