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1、第"5卷第$期小型微型计算机系统8
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3、,$"##1年$月P6J66P6U&V*7*8(P*PTz,"##1基于-./空间的彩色图象分割黄飞’吴敏渊’曹开田0武汉大学电子信息学院信号与信息处理实验室’湖北武汉1$##234摘要!提出了一种基于56*空间的彩色图象自动分割算法,在这个算法中’彩色图象首先被转化到56*颜色空间’图像分解成彩色通道05和*分量4和亮度通道06分量4’我们对彩色通道采用基于7%图象的自动分割算法进行分割’对亮度通道采用水线阈值算法进行分割’然后将分割后的结果进行组合’得到最终分割结果,试验表明’这种方法计算快
4、速简单’是一种高效的自动算法,关键词!彩色图象分割(56*空间(7%图象’图象处理,中图分类号!8+$3&文献标识码!9文章编号!&###%&""#0"##14#$%#12&%#1:;<;=.>?@A/A@>ABC?CD;BE?FAG;B-./H;GA<5I9JKLMN’OIPNQ%RSTQ’U9VWTN%XNTQ0YZ[]^]_‘abcd]eZbfcbghiiZ[j]k’l^hgecbZg‘abcd]eZbYgmbb^’nom]pZqhciZer’nom]1$##23’smZ]4tuFC=?vC!6QXwNxyTyM
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36、}MxxNQ",图象分割是图象分析和图象理解的第一步’也是图象处比较接近人对颜色视觉感知的是色度0饱和度和亮度理中最古老和最棘手的问题之一,所谓图象分割’就是将图象0wSM’xTXSzTXN
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38、XMQxNXR’56*4空间,在对色彩信息的利用表示为物理上有意义的连通区域的集合’这些区域的灰度或中’56*空间的优点在于它将亮度064与反映色彩本质特性的颜色大致相同’或者反照率和纹理属性相近,目前’大多数算两个参数22色度054和饱和度0*4分开,光照明暗给物体颜法都是针对灰度图像的’而对于彩色图象’由于它含有丰富的色带来的直接影响就是亮度分量064’它与彩色信息无关’而颜色和纹理等信息’其分割是一个很复杂的问题’很少有自动5和*分量与人感受彩色的方式紧密相连,56*空间比较直算法能够取得非常理想的效果,本文给出了一种基于56*空观并符
39、合人的视觉特性’因此采用此空间作为图象分割的基间的彩色图象分割自动算法!图象首先被转化到56*颜色空础’会获得比较好的效果,间’分解成彩色通道05和*分量4和亮度通道06分量4’5和本试验中’我们利用艺术家模型-".将彩色图像转化到*分量反映色彩的本质特性’而6分量反映色彩的亮度信息,56*彩色空间,在彩色通道中对彩色信息进行量化’经过变换得到7%图象’3彩色通道0-和/分量4分割策略然后对7%图象使用区域生长等分割策略来实现分割目的(对亮度通道的分割采用水线阈值算法-&.,对各分量的结果进行3,/分割的理论基础组合’得到最终分割结果,",&
40、,&分割标准我们知道’图象的彩色被粗糙的量化不会明显的降低彩/彩色空间的选择色图象的质量’这样做的目的是为了抽取一些有代表性的彩表达颜色的彩色空间有很多种’它们常是根据不同的应色’通过使用这些彩色可以区分图象中的邻域,一般说来’自用目的而提出的,最常见的色彩空间是红绿蓝0zM$’"zMMQ’然景色中的图象需要用"#个彩色来量化,很明显’一个#!SM’&K’4空间’彩色图像常用&0K0’三个分量的值来表好的彩色量化对于分割过程是至关重要的,我们这里使用的示’但&0K0’三分量之间有很强的相关性’直接利用这些分是基于56*空间的彩色量化算法
41、’对彩色信息进行量化’具量往往不能得到所需的效果-1.,体方法见文献-$.,彩色量化完成后’对被量化后的彩色进行收稿日期万方数据!"##$%#&%""作者简介!黄飞
