hsv空间中彩色图像处理研究

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1、HSV空间中彩色图像处理研究目录摘要IAbstractII引言11.绪论21.1研究现状和存在的意义21.2图像分割的定义及常见方法31.2.1图像分割的定义:31.2.2图像分割的常见方法:41.3本文的内容安排82.颜色空间102.1常用的颜色空间介绍102.1.1颜色空间的定义:102.2.2各种常见颜色空间的模型102.2颜色空间的选择153HSV颜色空间的图像分割173.1概述173.2HSV空间介绍及常见转化173.3Sobel算子边缘提取及其它常见边缘提取方式介绍203.3.1Sobel算子边缘提取203.3.2其它几种常见边缘提取方

2、法213.4.区域生长与合并223.4.1种子区的选取223.4.2区域生长与合并24第4章.实验结果与分析25第5章总结和展望28致谢29参考文献30摘要自从图像处理技术走进数字化时代,彩色图像的研究就成为图像领域一项重要的技术同时也是一项艰难的技术。但是目前彩色图像分割面临两个主要问题:选取合适的色彩空间;选择恰当的分割方法。同时,在彩色图像的分割过程中,很少有自动算法能够取得非常理想的效果。许多彩色图像分割方法不仅把灰度图像分割方法(如直方图阈值法、聚类、区域增长、边缘检测、模糊方法、经元网络等)应用于不同的色彩空间,而且可以直接应用于每个颜

3、分量上,其结果再通过一定的方式进行组合即可获得最后的分割结果效果不佳。针对上述彩色图像分割存在的问题,为了准确提取彩色图像中所需的色度信息,本文结合HSV色彩空间3个分量的无关性,提出了一种基于HSV空间彩色图像分割算法,将图像的颜色值从RGB空间转换到HSV空间,并在目前的彩色分割方法研究的基础上,提出了一种另外的彩色图像分割算法,即合理结合边缘提取、区域生长和区域合并的方法,实现彩色图像的分割。实验结果表明,获得了良好的分割效果,并且易于实时性的实现。关键词:彩色图像分割,HSV颜色空间,图像提取AbstractSincetheimagepro

4、cessingtechnologyintothedigitalage,colorimageshasbecomeanimportanttechnologyoftheimagefieldisalsoadifficulttechnique.Colorimagesegmentationfacestwomajorproblems:selecttheappropriatecolorspace;choosetheappropriatesegmentationmethod.Meanwhile,intheprocessofcolorimagesegmentation

5、,thereislittleautomaticalgorithmtoachievethedesiredresults.Manycolorimagesegmentationmethodnotonlytoimagesegmentationmethods(suchashistogramthresholdingmethod,clustering,regiongrowing,edgedetection,fuzzymethods,throughthenetwork,etc.)usedinadifferentcolorspace,andcanbedirectly

6、appliedtoeachaYancomponent,theresultstobecombinedthroughacertainwaytogetthefinalsegmentationresultisineffective.Fortheabovecolorimagesegmentationproblems,inordertoaccuratelyextractthechrominanceinformationincolorimages,thispapercombinedwiththeindependenceofthethreecomponentsof

7、theHSVcolorspace,basedonHSVspacecolorimagesegmentationalgorithm,theimagecolorvaluesareconvertedfromRGBspacetoHSVspace,andonthebasisofthecolorsegmentationmethodofthepresentstudy,anadditionalcolorimagesegmentationalgorithm,thatis,areasonablecombinationofedgedetection,regiongrowi

8、ngandregionmergingmethod,acolorimagedivision.Theexperimentalr

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