彩色图象处理

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1、上海交通大学博士学位论文彩色图象处理若干算法的研究与其应用姓名：王永刚申请学位级别：博士专业：模式识别与智能系统指导教师：杨杰20050901摘要彩色图象处理若干算法的研究及其应用摘要人眼对颜色的敏感度比对亮度的敏感度更强，彩色图象包含更大的信息量和更丰富的视觉感受。长期以来，在视觉研究领域的大部分研究都是针对灰度图象的。随着彩色图象设备越来越受到人们的青睐，广泛开展对彩色图象处理技术的研究也变得十分迫切。本文从理论研究和实际应用的角度出发，围绕彩色图象处理过程中的颜色量化、分割和识别等几个主要问题展开讨论。在理论研究上所做的工作主要包括两

2、个方面：第一，对近年来提出的几种新的彩色图象处理算法进行改进，例如研究可调颜色量化算法和无监督彩色纹理分割方法；第二，尝试将已有的灰度图象处理技术推广到彩色空间，例如基于偏微分方程的彩色边缘检测与轮廓提取。在实际应用方面，主要研究了彩色图象处理技术在中医和印刷等领域中的应用，例如印刷网点图象和中医舌象的颜色识别，这些研究对促进该领域的客观化和智能化发展具有重要的意义。本文的创新之处主要体现在以下五个方面：1．在颜色量化方面，提出了一种新的可调彩色图象量化方案。在深入讨论调色板设计中的颜色多数性、差异性和人眼感知均匀性等问题之后，本文重点分析

3、了最近提出的一种可通过调节权重来满足不同应用需求的颜色量化算法——颜色聚类特征树(CCFT)算法。针对该算法的缺陷，本文将分裂算法与聚类算法结合起来设计一种新的可调彩色图象量化方案，并引入一种颜色均匀性度量来刻画人眼视觉系统的感知特性。实验表明，新的量化方案不仅能够较好地满足后续图象处理任务对量化颜色多数性和差异性的不同需求，而且在量化质量上优于其他一些经典的量化算法，运行速度也高于CC丌算法。’2．在无监督的彩色纹理区域分割方面，提出了一种JSEG的改进方法一B-JSEG方法。本文首先证明了现有的一种JSEG改进方法——-HsEG实质上就

4、是各向同性边缘检测算子，然后详细分析了它与JSEG在分割中容易出现的问题。在这些分析的基础上，将方向算子引入JSEG中定义了新的分割度量准则。新准则既考虑了局部区域的同质性，又考虑了边界的不连续性。通过大量实验表明，B-JSEG方法在一定程度上较好地解决了JSEG和HSEG的过分割问题，且能更好地与人工分割相匹配。3．在基于偏微分方程的彩色边缘检测与轮廓提取方面，研究了现有的几种基于灰度图象的活动轮廓模型向彩色空间的推广。首先，推导出彩色GVFSnake模型，并将其用于舌体的轮廓提取；其次，提出一种基于SnakePit机制和彩色智能剪算法的

5、交互式图象分割方法，用于提高Snake曲线收敛的精确性；再次，对彩色C．v模型进行改进，提出了彩色测地C．V模型，实验发现，该模型在光照不均匀和低对比度等情况下仍可获得较好的分割效果。j荸支鱼Z謦博士学位论文'

6、，了’U‘4．本文将cMAc和多类SVM两种分类器分别用于解决彩色印刷网点图象的分色问题。根据网点图象边缘模糊的特点，本文采用彩色测地C．V模型分割双色显微印刷网点图象，以获取样本集。该模型优于传统的灰度分割方法，在噪声污染严重的情况下仍然有效。最终的实验结果表明，CMAC和多类SVM用于网点图象的颜色识别，均取得了比BP网络较好的

7、结果；CMAC与多类SVM相比：SⅥ订分类器虽然泛化能力较强，但用于多类情况时训练速度过慢；CMAC由于具有局部泛化能力，收敛速度较快，可用在印刷过程中进行在线学习。5．针对中医舌象的苔质识别问题，本文在深入分析舌象区域特性的基础上，提出了一种基于区域划分和样本匹配的方法，并结合中医专家知识设计先验模板来辅助识别苔质颜色。本文将B—JSEG方法用于划分舌体区域，并基于EMD距离进行样本匹配。此外，为保持样本的一致性和可靠性，本文采用了LLE技术来移除离群样本。最终的实验结果表明，相比于逐象素识别方法，本文方法能够较完整地分离出苔质区域；识别

8、结果基本令医生满意，且符合中医的望诊习惯。本文也介绍了上海交通大学图象处理与模式识别研究所与上海中医药大学联合研制的中医舌脉象计算机辅助诊断系统，该系统将上述彩色图象分析和模式识别技术用于中医舌脉诊的客观化，这对于中医临床、教学、科研手段的现代化，推动现代信息科学与祖国传统医学的交融发展具有重要的意义。关键词：彩色图象处理颜色量化图象分割活动轮廓线模型颜色识别彩色印刷印刷网点传统中医计算机舌诊II一一置，}尸●^3，～?^●’屯iAbstractResearchonSeVeral舢gorithmsofColorImageProcessing

9、andTheirApplicationsAbstractHumaneyesaremoresensiIiVetocolorsthanintensitiesandthereexist