基于区域生长的翡翠云雾纹理分割方法-论文.pdf

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1、《工业控制计算机}2014年第27卷第8期基于区域生长的翡翠云雾纹理分割方法MethodofEmeraldCloudandFogTextureSegmentationBasedonRegionGrowing瑚I．建龙陈建勋(武汉科技大学计算机科学与技术学院，湖北武汉430065)摘要根据翡翠云雾纹理特征，提出基于区域生长算法的翡翠纹理分割方法。首先，将图像转换到YCbCr颜色空间，根据统计的翡翠CbCr分量范围，利用边界跟踪算法确定分析区域，然后针对CbCr分量进行FCM聚类，选定生长区域种子，根据生长区域颜色相近和纹理相似的特征，进行区域生长，利用灰度共生矩阵分析Y分量进行纹理特征

2、提取，针对分割效果影响因素，进行区域合并。实验表明该方法的分割效果良好。关键词：区域生长，FCM算法，灰度共生矩阵，图像分割Abstractthispaperproposedamethodofemeraldcoudandfogtexturesegmentationbasedonregiongrowing．First，conve~theimagetoYCrCbcolorspace，accordingtothestatisticsoftheEmeraldCbCrcomponentrange。usingthebounda~trackingalgorithmtodeterminetheana

3、lysisarea．ThenFCMclusteringperformedforCbCrcomponents，SOseedgrowingareasareselected．Next，maketheseedsgrowinqfortheregionalcharacteristicsofsimilarcolorandtexturesimilar，andusingtheanalysisGLCMtexturefeatureofYcomponentextractfactorsforsegmentation，andthenmergingsimilarregion．Keywords：regiongrow

4、ing，fuzzyc-meansalgorithm，co-occurrencematrix，imagesegmentation本文根据翡翠纹理往往呈现云雾状的特征，结合计算机图扫描P(x，y)周围8个像素点，依次循环，在此要排除单像素点，像相关技术，对翡翠纹理进行分割，为翡翠检验前进行翡翠纹理最终回到P(x，y)则判断为连通区域。根据边界跟踪，可以得到预判，以提高检验效率。若干疑似翡翠连通区域G、G2、G。、⋯G，取其中最大联通区域参考目前有关云雾纹理分析的文献，发现目前对云雾纹理作为我们的研究对象G。分割效果比较良好的有利用分形理论和BP神经网络的综合分2模糊C均值聚类的种子区域分

5、割析[1]、基于同态滤波的分割方法等方法。这些方法针对自然云翡翠纹理在形成过程其实是以一团矿物质向四周进行扩散雾形成的图像进行分割，有很好的效果，但是，翡翠图像中云雾渗透的过程，那么我们可以将扩散渗透的中心作为区域生长的纹理往往受到翡翠反光和背景映射的作用，影响了分割效果。由种子。因此可以采用模糊C均值聚类(FCM)算法H对种子区域于翡翠纹理形成过程是一团矿物质在纹理中的扩散形成的，符进行分割。合区域生长的特征，而传统区域生长算法关键点在于：①种子区要将FCM算法应用于图像分割，首先必须根据图像特征将域的选择；②生长规则特征判断。这两个过程直接影响到区域生图像的像素点分为K类，并且每

6、个像素点只能划分到其中的一长分割效果。因此，本文提出一种改进的区域生长的方法对翡翠个类别中。FCM目标函数如下：．～K(u，C：=∑∑mll一c『lJ(3)iz，，=，在翡翠检测的过程中，一幅翡翠图像中往往含有比较多的其其中，U是模糊隶属度矩阵，C是聚类中心集合，×是像素他的复杂信息，而我们感兴趣的只是图像中的翡翠区域。YCrCb点集合，N是图像中像素点总数，K是聚类类别总数，u是图像颜色空间，比较符合人的视觉感知能力，受Y(亮度)的影响比较中第i个像素点对第j个聚类中心Cj的隶属度，m是隶属度函数小，使得翡翠区域图像可以参数很好的类聚，便于图像分析。RGB的指数，表示聚类模糊程度。

7、根据FCM算法，对翡翠纹理中心进颜色空间转换成YCrCb颜色空间的转换公式如公式(1)所示。行聚类，需要注意的是，为提高聚类的准确度，分别对图像Cb和Cr分量进行聚类处理，处理过程如下：旧㈩1)分别对Cb和Cr分量上的聚类类别数Kb和K，，隶属度矩阵u：和u以及迭代终止阈值Tb和Tr的初始化。其中Y表示亮度，Cb表示的是RGB输入信号蓝色部分与RGB信号亮度值之间的差异，Cr表示的是RGB输入信号红色部2)根据公式(4)，利用Cb和cr分量上的隶属度矩阵u