基于四元數(shù)聚類的彩色圖像分割算法研究.pdf

1、圖像分割是根據(jù)相似和均勻準(zhǔn)則將圖像分為互不重疊、本身相連區(qū)域的過(guò)程,它是圖像處理中關(guān)鍵技術(shù)之一,也是人們討論和研究的重點(diǎn)。長(zhǎng)期以來(lái)研究人員提出了大量針對(duì)灰度圖像的分割方法,但隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展和彩色圖像應(yīng)用的增加,人們對(duì)彩色圖像的分割方法也投入了越來(lái)越多的關(guān)注。彩色圖像分割可被看做是灰度圖像分割的擴(kuò)展,但是直接將灰度圖像分割方法用在彩色圖像上,往往得不到十分理想的效果,這就需要研究人員尋求更多新的方法。本文就是結(jié)合四元數(shù)空間,提出

2、了基于直方圖、K-means聚類和四元數(shù)的彩色圖像分割算法,并給出了實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析及軟件實(shí)現(xiàn)。
　　本文首先對(duì)彩色圖像分割技術(shù)進(jìn)行分析,包括顏色空間和常用彩色圖像分割方法兩個(gè)部分,其中分別對(duì)近年來(lái)應(yīng)用較多的顏色空間和彩色圖像分割方法進(jìn)行具體分析,通過(guò)歸納和總結(jié),指出選擇合適的顏色空間和分割方法是解決分割問(wèn)題的關(guān)鍵。
　　其次,對(duì)聚類算法進(jìn)行介紹,并就K-means聚類算法進(jìn)行詳細(xì)分析和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。針對(duì)聚類算法初始中心點(diǎn)隨機(jī)選擇的

3、不確定性,提出一種利用直方圖自動(dòng)檢測(cè)出峰值的方法生成初始中心點(diǎn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,利用直方圖生成的中心點(diǎn)合理有效,能減少聚類迭代時(shí)間,比中心點(diǎn)隨機(jī)選擇更優(yōu)。
　　第三,本文提出了一種新的基于四元數(shù)聚類的彩色圖像分割方法,稱之為Q-means分割算法。文中重點(diǎn)分析了四元數(shù)理論,利用四元數(shù)旋轉(zhuǎn)設(shè)計(jì)出一種色調(diào)差公式,同時(shí)結(jié)合距離度量公式,來(lái)度量RGB顏色空間中兩個(gè)像素點(diǎn)之間的差異,并結(jié)合自動(dòng)檢測(cè)的聚類中心進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。結(jié)果證明,運(yùn)用Q-me