基于視覺感知特性的彩色圖像分割.pdf

1、圖像分割是圖像處理的主要問題，也是計算機視覺和模式識別領(lǐng)域中的重要組成部分。圖像分割是圖像工程中圖像處理的首要步驟，圖像分割的結(jié)果直接影響到后續(xù)的圖像處理過程。在過去的四十年中，黑白圖像的應(yīng)用范圍比較廣，因此關(guān)于黑白圖像算法的研究有很多。但隨著科技的進步和各種硬件成本的降低，彩色圖像已經(jīng)在新的世紀中取得了毋庸置疑的主角地位，彩色圖像以其符合人眼的視覺特征和豐富的彩色信息，在人們的日常生活和科技應(yīng)用中發(fā)揮著重要的作用。但因為彩色圖像廣泛應(yīng)

2、用的時間較短，關(guān)于彩色圖像處理的算法和研究不如灰度圖像的系統(tǒng)規(guī)范，但可以借鑒很多灰度圖像的處理方法來處理彩色圖像。
　　 本文首先對現(xiàn)有的常用的彩色圖像模型進行了介紹，歸納了各個顏色空間的物理模型和其在處理中的優(yōu)缺點?；仡櫫爽F(xiàn)有的彩色圖像的分割算法的發(fā)展歷程，簡要分析了各種主要圖像分割方法的步驟，指出了算法存在的長處和缺陷。
　　 本文通過對現(xiàn)有的圖像分割方法的學(xué)習(xí)，融合了人類視覺特征和改進的模糊聚類方法實現(xiàn)對彩色圖像的

3、分割。實驗通過對人類視覺的生理結(jié)構(gòu)的研究，在人類視覺無法辨別的范圍內(nèi)，將彩色圖像的RGB亮度范圍從原始的0到255縮減為0到26、28、26，既保持了圖像的視覺特性，同時減少了表達圖像的類的數(shù)目，從而能夠準確高效的得到圖像中各類顏色的極值點。通過這些不同顏色極值點的排列組合來得到初始聚類中心，這種聚類中心的選擇考慮了各個圖像自身的信息，能得到其精確的聚類中心，減少了圖像分割后期迭代的次數(shù)，在一定范圍內(nèi)節(jié)約了運算時間。實驗結(jié)果表明，和傳統(tǒng)