结合RGB三维直方图和DBSCAN算法的图像分割
使用计算机视觉技术进行图像分割的方法详解
使用计算机视觉技术进行图像分割的方法详解图像分割是计算机视觉领域中一种重要的任务，它的核心目标是将一幅图像划分成多个具有语义信息的区域。
这项任务在图像识别、场景理解、目标检测等领域有着广泛的应用。
本文将详细介绍几种常用的计算机视觉技术，用于完成图像分割任务。
1. 基于阈值的分割方法基于阈值的分割方法是最简单直观的图像分割方法之一。
该方法通过设定一个或多个合适的阈值来将图像中的像素分成不同的类别。
根据像素的亮度值或颜色值，可以设置合适的阈值来进行分割。
然而，这种方法对于光照变化和背景复杂的图像可能效果不佳。
2. 基于边缘检测的分割方法基于边缘检测的分割方法利用图像中的边缘信息来划分区域。
常用的边缘检测算法包括Canny边缘检测和Sobel算子等。
首先，通过对图像进行边缘检测，可以得到一系列边缘点；然后，根据这些边缘点的关系，将图像进行分割。
这种方法对于图像中边缘明显的情况效果较好，但是对于边缘不明显、有噪声的图像可能会产生较差的分割结果。
3. 基于区域生长的分割方法基于区域生长的分割方法是一种基于像素相似性的分割方法。
该方法从种子点开始，按照一定的准则逐渐扩展区域，直到满足停止准则为止。
常用的区域生长算法包括基于像素相似度的算法和基于图像纹理的算法等。
这种方法对于具有相近颜色或纹理特征的区域具有较好的分割效果，但是对于颜色相近但并不连续的区域可能会出现错误的分割。
4. 基于聚类的分割方法基于聚类的分割方法是一种将图像中的像素分成不同类别的常用方法。
该方法通过对图像中的像素进行聚类，将相似的像素归为一类。
常用的聚类算法包括K-means算法和谱聚类等。
这种方法对于分割具有明显颜色差异的图像具有较好的效果，但是对于复杂背景、颜色相似的前景物体可能会出现错误的分割。
5. 基于深度学习的分割方法随着深度学习的发展，基于深度学习的分割方法在图像分割领域取得了重要的突破。
这种方法通过使用深度卷积神经网络来学习图像的语义信息，实现图像的分割。
一种基于三维直方图和RFKCN的图像分割方法
关 键 词 图像 分 割 ； 维 直 方 图 ； 缘 检 测 ； 制 式 模 糊 Ｋ ｈ ｎｎ聚 类 网络 三 边 抑 ｏｏｅ
中 图法 分 类 号 ＴＮ３ １ ９ Ｄ 号 ：１ ． ７ ４ Ｓ ． ． ０ ６ ２ １ ． １ ５ ＯＩ ０ ３ ２ ／ Ｐ Ｊ１ １ ． ０ １ ０ ５６
ｃｕ ｔ ｒｎ ｅ ｗｏ ｋ （ ＫＣＮ） ｉ ｐ ｏ ｏ ｅ ．Ｔｈ ｔ ｏ ｎ ｌ ｄ ｓ ｔ ｔ ｐ ． Ｔｈ ｉｓ ｔ ｐ ｉ ｈ ｌ ｓ ｅ ｉ ｇ ｎ ｔ ｒ ＲＦ ｓ ｒｐ ｓｄ ｅ ｍｅ ｈ ｄ ｉ ｃｕ ｅ ＷＯ ｓ ｅ ｓ ｅ ｆｒ ｔ ｓ ｅ ｓｔ ｅ
ｐ ｘｅ ｓ Ｏ ｃ ｉ ｌ ．ｔ ｏｎｓ ｒ ｃ 一 ｍｅ ｉ ｎ ｏ ｅ ｖ ｔｏ ｐ ｃ ． Ｂａ ｅ ｎ ｔ ｅ ｃ ｍｐｅ ｉｉ ｎ，ｒ ｄｕ ａ ｙ，ｃ ｒ — ｔ ｕ ｔ３ ｄｉ ｎｓｏ ｂｓ ｒ ａ ｉ ｎ ｓ ａ ｅ ｓ ｄ ｏ ｈ ｏ ｔｔｏ ｅ ｎｄ ｎｃ ｏ ｎ ｐ ｅ ｎ ａ ｉ ｎ ｕ ｚ ｈ ｒ ｃ ｅ ｆａ ｌｉ ｆ ｒ ａ ｉ ｌ ｍｅ ｔ ｔｏｎ ａ ｄ ｆ ｚ ｙ ｃ ａ ａ ｔ ｒｏ ｌ ｎ ｏ ｍ ｔｏｎ，ｔ ｓａ ｇｏ ｉｈ ｉ ｐ ｏｖ ｓｔ ｃ ｕ ａ ｙ ｏ ｌ ｓ ｈｉ ｌ ｒｔ ｍ ｍ ｒ ｅ ｈｅａ ｃ ｒ ｃ ｆｃ ｕ —
Ａｂｓｒ ｃ Ａ ｔ ｏ ｍａ ｅ ｓ ｇ ｅ ａ ｉ ｎ ｂ ｓ ｄ ｏｎ ３ Ｄ ｓ ｏ ｒ ｍ ｎｄ ｒ ｓ ｒ ｉ ｆ ｚ ｙ ｋ ｔａ ｔ ｍｅ ｈ ｄ ｏｆｉ ｇ ｅ ｍ ｎｔ ｔｏ ａ ｅ － ｈｉｔ ｇ ａ ａ ｅ ｔ ａｎ ｕ ｚ ｏｈｏ ｅ ｎｎ
ｆ ｚ ｉ ｅ ｓ ｐｒ ｅ ｓｉ ｕｚ ｙ ｐ ｘ ｌ ｏｃ ｓ ｎ ｗｈｉｈ ｔ ｅ ｕｎ ｎ ｍａ ｅ ｒ ｉｔｂｙ ｆ ｚ ｙ ｍｅ ｎ ｖ ｌ ｅ ａ ｄ ｆ ｚ ｙ ｍ ｅ — ｃ ＷＯ ｒ ｄ ｄａ ｔｉ ｇ ｓ ａ ｅ ｂｕ ｌ ｕ ｚ ａ ａ ｕ ｎ ｕ ｚ ｄｉ
如何利用计算机视觉技术进行图像分割与重建
如何利用计算机视觉技术进行图像分割与重建图像分割与重建是计算机视觉技术中的重要任务，它涉及将一幅图像分割为多个子图像，然后用这些子图像重新构建原始图像。
这种技术在很多领域都有广泛的应用，例如医学影像分析、自动驾驶、图像编辑等。
要利用计算机视觉技术进行图像分割与重建，需要以下步骤：1. 图像分割：图像分割是将图像中的像素分成不同的区域或对象的过程。
常见的图像分割方法包括阈值分割、边缘检测、区域生长等。
阈值分割是一种简单但有效的方法，它根据像素的灰度值与事先设定的阈值进行比较，将像素分为不同的区域。
边缘检测则是通过检测图像中的边界进行分割，常用的算法包括Sobel算子、Canny边缘检测等。
区域生长是根据像素的相似性将相邻的像素组合成区域，常用的算法有基于种子点的区域生长、基于边缘的区域生长等。
2. 特征提取与表示：在图像分割的过程中，通常需要提取与表示图像中的特征。
特征可以是像素的灰度值、颜色、纹理等。
常用的特征提取方法包括灰度共生矩阵、局部二值模式、纹理特征等。
这些特征可以用来描述图像中的不同区域，从而帮助进行分割。
3. 分割结果的优化与评估：分割结果通常需要进行优化与评估，以获得更好的分割效果。
优化方法可以基于图像的统计特性，例如最小化分割区域的边界长度、最大化同一区域的像素相似度等。
评估指标可以使用比较常见的方法，例如交叉熵、Dice系数等。
这些方法可以帮助我们评估分割结果的准确性、一致性和稳定性。
4. 图像重建：图像重建是根据分割结果，将分割后的子图像重新组合成原始图像。
有多种方法可以实现图像重建，例如像素重组、插值、贝塞尔曲线拟合等。
重建的关键在于合理选择重建算法，并将分割的子图像精确地拼接起来，以保持原始图像的信息。
综上所述，利用计算机视觉技术进行图像分割与重建需要进行图像分割、特征提取、分割结果优化与评估以及图像重建等步骤。
这些步骤可以帮助我们提取图像中的信息，进行分析和处理，从而实现图像的分割与重建任务。
机器学习知识：机器学习中的图像分割
机器学习知识：机器学习中的图像分割随着人工智能技术的日益发展，图像分割技术在计算机视觉领域中扮演着越来越重要的角色。
图像分割是一种将图像切割成不同区域/像素的过程，每个区域/像素都具有独特的颜色、强度、纹理、形状等特征。
应用广泛的图像分割任务包括目标检测、医学图像分析、卫星图像处理等。
现在我将为大家详细介绍一下机器学习中的图像分割。
一.图像分割的定义图像分割是一种将图像切割成不同区域/像素的过程，每个区域/像素都具有独特的颜色、强度、纹理、形状等特征。
图像分割可以帮助我们更好地理解图像，同时也是许多计算机视觉算法的前提和核心步骤。
图像分割也是将数字图像转化为计算机可以使用的更简单、更具有代表性的表示形式。
二.常见的图像分割算法1.基于阈值的分割算法基于阈值的分割算法是最简单、最快捷的图像分割算法之一。
该算法基于图像中像素的灰度值，对像素根据其灰度值进行“黑白分割”，然后还可以运用形态学处理等操作，提高分割效果。
基于阈值的分割算法的速度快，因此非常适用于处理大量图像。
2.区域增长算法区域增长算法是一种通过像素间的邻接关系逐渐生成图像分割的方法。
该算法使用一个生长过程，将像素合并成区域。
在这个过程中，每个像素都有一个初始颜色和下一次生长时应该具有的颜色。
通过比较邻近像素间的颜色，从而判断在哪些位置进行分割。
区域增长算法可以自动确定最终分割的颜色，同时也可以检测边缘，因此非常适合处理那些具有复杂纹理的图像。
3.基于聚类的分割算法基于聚类的分割算法是一种常用的图像分割方法，该算法将所有像素分成不同的组/簇。
组/簇的个数可以由用户指定，也可以根据算法自动调整。
处理步骤分为三步，首先将像素用多维特征表示，然后使用聚类算法将像素聚类成不同的组/簇，最后通过应用分割后每个像素与组/簇之间的关系来实现图像分割。
基于聚类的分割算法比基于阈值的分割算法更加精细，同时也更加容易应用于复杂的纹素分布中。
4.基于卷积神经网络的分割算法卷积神经网络（CNN）是一种深度学习算法，近年来在图像分割中应用越来越广泛。
DBSCAN算法
DBSCAN算法DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的聚类算法，可以用于发现任意形状的聚类簇，对噪声数据也有较好的容忍度。
DBSCAN算法通过计算数据点的密度来确定聚类簇，并使用可达性和核心点的概念进行聚类。
该算法具有较低的计算复杂度和较好的扩展性，被广泛应用于数据挖掘、图像分析、空间数据分析等领域。
DBSCAN算法的基本思想是：对于给定数据集，首先选择一个随机数据点作为种子点，判断该点的ε-邻域内是否包含足够数量的数据点，若是，则将种子点标记为核心点，根据根据核心点的ε-邻域内的数据点是否包含足够数量的数据点，将这些数据点归为同一个聚类簇。
然后，对于核心点的ε-邻域内的非核心点进行迭代，将其归为对应的聚类簇，直到所有点都被访问并被归类。
DBSCAN算法的关键参数包括半径参数ε和最小密度参数MinPts。
其中，半径参数ε用来决定邻域的大小，最小密度参数MinPts用来决定核心点的最小邻域内数据点数量。
对于任意数据点p，若其ε-邻域内的数据点数量少于MinPts，则将该点标记为噪声点或边界点；若其ε-邻域内的数据点数量大于等于MinPts，则将该点标记为核心点。
DBSCAN算法的优势在于可以发现任意形状的聚类簇，对噪声数据较为容忍，且不需要事先指定聚类的数量。
相比于传统的聚类算法（如K-means算法），DBSCAN算法可以有效处理由于聚类簇形状不规则或聚类簇之间存在不同密度区域造成的效果差异；相比于基于密度的聚类算法（如OPTICS算法），DBSCAN算法具有较低的计算复杂度。
具体实现DBSCAN算法时，可以使用以下步骤：1.随机选择一个未访问的数据点p；2. 判断p的ε-邻域内是否包含至少MinPts个数据点，若是，则将p标记为核心点；否则标记为噪声点或边界点；3.若p被标记为核心点，则创建一个新的聚类簇，并将p加入该聚类簇；4.对p的ε-邻域内的所有未访问数据点进行迭代，若其中一邻域数据点q未被访问，则访问该点；5.对于访问过的数据点q，若其也被标记为核心点，则将其ε-邻域内的所有未访问数据点加入聚类簇，并进行迭代；6.继续选择下一个未访问的数据点，重复上述步骤，直到所有数据点都被访问并被归类。
最全综述图像分割算法
最全综述图像分割算法重磅干货，第一时间送达图像分割是计算机视觉研究中的一个经典难题，已经成为图像理解领域关注的一个热点，图像分割是图像分析的第一步，是计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，同时也是图像处理中最困难的问题之一。
所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同。
简单的说就是在一副图像中，把目标从背景中分离出来。
对于灰度图像来说，区域内部的像素一般具有灰度相似性，而在区域的边界上一般具有灰度不连续性。
关于图像分割技术，由于问题本身的重要性和困难性，从20世纪70年代起图像分割问题就吸引了很多研究人员为之付出了巨大的努力。
虽然到目前为止，还不存在一个通用的完美的图像分割的方法，但是对于图像分割的一般性规律则基本上已经达成的共识，已经产生了相当多的研究成果和方法。
本文对于目前正在使用的各种图像分割方法进行了一定的归纳总结，由于笔者对于图像分割的了解也是初窥门径，所以难免会有一些错误，还望各位读者多多指正，共同学习进步。
传统分割方法这一大部分我们将要介绍的是深度学习大火之前人们利用数字图像处理、拓扑学、数学等方面的只是来进行图像分割的方法。
当然现在随着算力的增加以及深度学习的不断发展，一些传统的分割方法在效果上已经不能与基于深度学习的分割方法相比较了，但是有些天才的思想还是非常值得我们去学习的。
1.基于阈值的分割方法阈值法的基本思想是基于图像的灰度特征来计算一个或多个灰度阈值，并将图像中每个像素的灰度值与阈值作比较，最后将像素根据比较结果分到合适的类别中。
因此，该方法最为关键的一步就是按照某个准则函数来求解最佳灰度阈值。
阈值法特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图。
图像若只有目标和背景两大类，那么只需要选取一个阈值进行分割，此方法成为单阈值分割；但是如果图像中有多个目标需要提取，单一阈值的分割就会出现作物，在这种情况下就需要选取多个阈值将每个目标分隔开，这种分割方法相应的成为多阈值分割。
使用计算机视觉技术进行图像分割的步骤详解
使用计算机视觉技术进行图像分割的步骤详解图像分割是计算机视觉领域的一项重要任务，它的主要目标是将图像中的像素划分为具有相似特征的区域。
图像分割技术在许多应用中都起到关键作用，比如医学影像分析、自动驾驶、目标检测和图像编辑等。
本文将详细介绍使用计算机视觉技术进行图像分割的步骤。
1. 图像预处理图像预处理是图像分割的第一步，目的是减少图像中的噪声和增强图像的特征。
常见的图像预处理方法包括灰度化、图像平滑、边缘增强和直方图均衡化等。
灰度化将彩色图像转换为灰度图像，简化了后续的处理步骤。
图像平滑使用滤波器对图像进行模糊处理，以减少图像中的噪声。
边缘增强通过检测图像的边缘部分来突出图像的特征。
直方图均衡化通过调整图像的灰度级分布来增加图像的对比度。
2. 特征提取特征提取是图像分割的关键一步，它的目标是从图像中提取具有区分性的特征。
常见的特征包括颜色、纹理、形状和边缘等。
对于颜色特征，可以使用颜色直方图、颜色矩和颜色梯度等进行描述。
纹理特征可以通过灰度共生矩阵、小波变换和局部二值模式等方法进行提取。
形状特征可以通过边界提取和轮廓描述子等方法进行提取。
边缘特征可以通过Canny边缘检测算法进行提取。
3. 分割算法选择选择合适的分割算法对图像分割的结果具有重要影响。
常见的分割算法包括阈值分割、区域生长、边缘检测和基于图论的分割等。
阈值分割是一种简单而常用的分割方法，它通过设置一个阈值将图像中的像素分为不同的区域。
区域生长算法从一个或多个种子像素出发，逐渐将具有相似特征的像素加入到同一区域。
边缘检测算法通过检测图像的边缘来进行分割。
基于图论的分割算法利用图论中的最小割/最大流算法来进行分割。
4. 分割结果后处理分割结果往往还需要经过一些后处理步骤来进一步提升分割的效果。
常见的后处理方法包括去噪、形态学操作和区域合并等。
去噪通过滤波器对图像进行平滑处理，以减少分割结果中的噪声点。
形态学操作利用膨胀和腐蚀等运算来调整图像的形状和尺寸。
基于RGB颜色空间的彩色图像分割
计算机工程应用技术本栏目责任编辑：梁书基于RGB 颜色空间的彩色图像分割洪梦霞，梁少华（长江大学，湖北荆州434020）摘要：颜色分割可用于检测身体肿瘤、从森林或海洋背景中提取野生动物的图像，或者从单一的背景图像中提取其他彩色物体，大数据时代背景下，颜色空间对于图像分析仍然非常有用，通过在RGB 和HSV 颜色空间可视化图像，可以看到图像颜色分布的散点图。
通过阈值分割，确定要提取的所有像素的阈值，在所有像素中获取期望的像素，得到分割后的图像。
实验结果分析，使用OpenCV 基于Python 中的颜色从图像中分割对象,可以达到简单、快速、可靠的目的。
关键词：颜色空间；颜色分割；阈值分割中图分类号：TP3文献标识码：A文章编号：1009-3044(2020)34-0225-03开放科学（资源服务）标识码（OSID ）：Image Segmentation based on Color Space HONG Meng-xia,LIANG Shao-hua(Changjiang University,Jingzhou 434020,China)Abstract:Color segmentation can be used to detect body tumors,extract wildlife images from forest or marine background,or ex⁃tract other color objects from a single background image.In the background of big data era,color space is still very useful for image analysis.By visualizing images in RGB and HSV color spaces,we can see the scatter map of image color distribution.Through threshold segmentation,the threshold of all the pixels to be extracted is determined,and the desired pixels are obtained from all pixels to obtain the segmented image.Experimental results show that using OpenCV to segment objects from images based on Py⁃thon color can achieve the purpose of simple,fast and reliable.Key words:color space;color segmentation;threshold segmentation图像分割是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并分割出感兴趣区域的过程。
DF_DBSCAN算法在图像分割上的应用
DF_DBSCAN 算法在图像分割上的应用杨静（太原师范学院网络中心山西榆次030010）摘要：DF_DBSCAN 算法(An Improved DBSCAN Clustering Algorithm Based on Data Field)是一种将数据场和密度聚类结合的算法。
文章将该算法应用于图像分割，通过与其他图像分割算法进行实验对比，表明算法在图像分割上的适应性；通过对图像进行多种形式的预处理，反映势函数中参数m i 对聚类结果的影响。
关键词：DF_DBSCAN 算法；图像分割；势函数中图分类号：TP301文献标识码：AThe Application of DF_DBSCAN Algorithm in Image SegmentationYANG Jing(Taiyuan Normal University Network Center,Yuci 030010,China)Abstract ：DF_DBSCAN Algorithm (An Improved DBSCAN Clustering Algorithm Based on Data Field)is an algorithm which combines data field with density clustering.In this paper,the DF_DBSCAN algorithm is applied to the image segmentation,by comparing with other image segmentation algorithms to show the adaptability of the algorithm in image segmentation;by taking variable image preprocessing on original image to reflect the effect of the parameter m i on the clustering result.Key words:DF_DBSCAN algorithm;image segmentation;potential function收稿日期：2017-01-16作者简介：杨静（1988-），女，山西大同人，助理实验师，硕士研究生，主要研究方向：机器学习。
DBSCAN聚类算法 ppt课件
(14) end if
(15) end if
(16) enBSCAN运行效果好的时候
Original Points
• 对噪音不敏感
• 可以处理不同形状和大小的数据
PPT课件
Clusters
16
DBSCAN运行不好的效果
Original Points
•密度变化的数据 •高维数据
PPT课件
11
DBSCAN算法概念示例
• 如图所示，Eps用一个相应的半径表示，设MinPts=3，请分析 Q,M,P,S,O,R这5个样本点之间的关系。
“直接密度可达”和“密度可达”概念示意描述
PPT课件
12
解答
• 根据以上概念知道：由于有标记的各点M、P、O和R的Eps近邻 均包含3个以上的点，因此它们都是核对象；M是从P“直接密 度可达”；而Q则是从M“直接密度可达”；基于上述结果，Q 是从P“密度可达”；但P从Q无法“密度可达”(非对称)。类似 地，S和R从O是“密度可达”的；O、R和S均是“密度相连”的
• 边界点：边界点不是核心点，但落在某个核心点的邻域内。 • 噪音点：既不是核心点，也不是边界点的任何点
PPT课件
10
DBSCAN算法概念
• 直接密度可达：给定一个对象集合D，如果p在q的Eps邻域内，而 q是一个核心对象，则称对象p 从对象q出发时是直接密度可达的 (directly density-reachable)。
• 密度可达：如果存在一个对象链 p1, p2,, pn , p1 q, pn p，对于
pi D(1 i n) ， pi1 是从 pi 关于Eps和MinPts直接密度可达的，则
对象p是从对象q关于Eps和MinPts密度可达的(density-reachable) 密度相连：如果存在对象O∈D，使对象p和q都是从O关于Eps和 MinPts密度可达的，那么对象p到q是关于Eps和MinPts密度相连的 (density-connected)。
改进DBSCAN算法在图像分割中的应用
改进DBSCAN算法在图像分割中的应用图像分割是图像处理中一个重要的研究领域，其主要目的是将图像分成不同的区域，从而提取出感兴趣的特征和目标。
随着深度学习的发展，基于卷积神经网络的图像分割方法已经在很多领域得到了广泛的应用。
但是，这些方法需要大量的样本和计算资源，且在一些特定的场景中表现较差。
相对而言，传统的聚类算法在一些简单的场景中表现也非常出色，例如K-Means、Agglomerative Clustering和DBSCAN等。
然而，在图像分割领域中这些聚类算法也需要根据实际场景做出适当的改进。
本文将对改进过的DBSCAN算法在图像分割中的应用进行探讨。
1. DBSCAN算法简介DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法，它能够自动地将数据集分成密度可达的多个类别，并将噪声数据归为一类。
该算法采用了一种相对简单的方式来区分噪声和真实的簇，在数据集中，将具有高密度的数据点归为一类（核心点），而不具备高密度但是与核心点相连的数据点则视为边界点，而孤立的非核心点被视为噪声数据点。
提出DBSCAN算法的Martin Ester等学者认为，最重要的两个参数是epsilon和minPts。
epsilon表示搜索邻域的距离半径，minPts为一个数据点要被视为一个核心点所需要的的邻域内的最低邻居数。
DBSCAN算法对于噪声点的处理也具有优势，以及对于凸的和非凸的数据集都具有较好的适应性。
2. 改进过的DBSCAN算法然而，原始的DBSCAN算法在一些场景下并不能很好地表现。
例如，在数据集分布不均匀的情况下，参数的选择变得非常困难，而且在数据集的分布比较复杂或者存在噪声的情况下，核心点的选择对于聚类的结果也会有较大的影响。
为了解决这些问题，学者们对DBSCAN算法进行了改进。
其中，主要有以下几种改进方式：1. 基于网格的DBSCAN算法该算法的基本思想是在二维平面上设定一定数量的网格，对于每一个网格节点，统计它邻域中的数据点数量，作为该节点的密度值。
dbscan算法实现超像素分割
超像素分割是计算机视觉领域中的一个重要研究课题，它可以将图像分割成具有相似特征的一些区域，这些区域可以被视为图像的基本单元，是图像分析与理解的基础。
DBSCAN（Density-based spatial clustering of applications with noise）算法是一种经典的密度聚类算法，在超像素分割中有着广泛的应用。
1. DBSCAN算法简介DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法，其核心思想是通过计算点的邻域密度来发现聚类点，它不需要预先设定聚类个数，并能够发现任意形状的聚类。
该算法将数据点分为核心点、边界点和噪声点三类，具有一定的鲁棒性和对参数的鲁棒性。
2. 超像素分割超像素分割是指将图像分割成具有相似特征的像素块的过程。
它可以有效减少图像分割后的区域个数，同时保持边界信息，对图像分析和处理有着广泛的应用。
3. DBSCAN算法在超像素分割中的应用DBSCAN算法在超像素分割中的应用主要有两个方面：一是利用DBSCAN算法进行初始超像素的生成，二是利用DBSCAN算法进行超像素的合并和优化。
3.1 初始超像素的生成在图像分割的初始阶段，使用DBSCAN算法对图像中的像素进行聚类，将密度较大的像素点聚类成一个超像素。
通过控制参数，如邻域密度和最小样本数，可以在一定程度上控制初始超像素的个数和大小。
3.2 超像素的合并和优化在初始超像素生成之后，使用DBSCAN算法对生成的超像素进行进一步的合并和优化。
通过计算超像素之间的相似性，可以将相邻的超像素合并成更大的超像素，从而降低超像素的数量，提高超像素的紧凑性。
4. DBSCAN算法实现超像素分割的优势相比传统的超像素分割算法，利用DBSCAN算法实现超像素分割具有以下优势：4.1 无需设定聚类个数DBSCAN算法不需要预先设定聚类个数，可以根据数据点的密度自动发现聚类，适用于各种形状和大小的超像素分割。
4.2 鲁棒性DBSCAN算法对参数的鲁棒性较强，对噪声点和边界点的影响较小，能够有效地处理复杂的图像数据。
结合DBSCAN聚类的室内场景分割
1184
计算机辅助设计与图形学学报
第 31 卷
和挑战性, 受到越来越多的研究者的关注. 随着深 度传感器的普及, 当前能够便捷且可靠地获得包 含彩色信息和深度信息的 RGB-D 数据. RGB-D 图 像是三维视觉内容的一种, 它包含了色彩信息 (RGB 图像)和空间信息(深度图像). RGB-D 图像的 研究热潮已经掀起, 尤其在图像分割、目标跟踪、 对象识别等方面的应用越来越广泛[1-4] .
1) (School of Software, Shandong University, Ji’nan 250101) 2) (School of Computer Science and Technology, Shandong University of Finance and Economics, Ji’nan 3) (School of Computer Science and Technology, Shandong University, Qingdao 266237)
250014)
Abstract: Aiming at the challenging problems of RGB-D images with rich 3D geometric features and high complexity, this paper proposes a segmentation algorithm for RGB-D images of indoor scenes. Firstly, generating superpixels by over-segmentation of RGB-D images and measuring the similarity of two superpixels based on the distance. Then, the DBSCAN algorithm is used to cluster the superpixels with similar color and geometric information into the same classification. In the clustering process, we restrict the diffusion area to reduce computational complexity. A lot of experimental results on the database of RGB-D images show that the segmentation accuracy and rate of our algorithm exceed the other algorithms, which proves our algorithm’s efficiency and accuracy.
论DBSCAN算法在图像分割中分类的实现
论Ｄ Ｂ Ｓ ＣＡ Ｎ算法 在图像分 割中分 类的实现
文／ 王 小 龙
重 视 ，至 今 已提 出了上 千种 不 同类型 的分 割
（ ４ ）对 ｉ ≠Ｊ ，有 Ｐ （ Ｒｉ ＵＲ ｊ ） ＝ Ｆ ＡＬ Ｓ Ｅ； （ ５ ）对 ｉ ＝ｌ ， ２ ，… ， Ｎ， Ｒｉ 是联通 的区域 。
ＲＮ ：
的重要 步骤 ，其作用是将 图像分成互不重 ｇ 区域并提 取出感兴趣的 目标 ，分割 的过程 按照一定的规则将一幅 图像分成若干部分 ￡ 程 。图像 分割是表达 目标的基础 ，对特征
有 重要的影响 。同时 ，图像分割使得更高 ９ 图像分 析和理解成为可能 。图像分割技术 论和实际应用 中多年来都得 到人们 的广 泛
１图像分割定义
图像 分 割 （ Ｉ ｍａ ｇ ｅ Ｓ ｅ ｇ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ） 就 是 指把 ≈ 分成各具 特性 的区域并提取 出感兴趣 目标 Ｅ 术和过程 。图像 分割是从图像处理到 图像
区域 都有独 特的特性 ，或者说 属于同一区域 中 的像素应 该具有 某些相 同特性 。条 件 （ ４ ）指
分成满足上面五个条件 的各具特性 的区域而且
需 要 把 其 中感 兴 趣 的 目标 区域 提 取 出来 ， 只有
这样 才算真正完成 了图像分割的任务 。
上接 ３ ８页
（ ２ ）计 算机 机房 内的 Ｐ Ｅ线 、直 流地 、
接带做 可靠 电气连 接。 （ ３ ） 电 涌保 护 器 接 地 （ 接 至 等 电位 连
目 管焊接。 日 焊接而成。 Ｃ ． 在楼顶做一 固定避雷针底座 ， 底座 高 ０ ． ４ 用钢筋混凝土浇灌而成 。 等 电位连结 （ １ ）所有 进入机房 的金属 管道 、信号 电 Ｅ 接 ，与楼体组合在一起 的门窗、管道 等金 任何 形 式的 防雷 都必 须有 良好 的接地 ，
一种结合像素空间信息和多维直方图的彩色图像快速分割算法
一种结合像素空间信息和多维直方图的彩色图像快速分割算法张改英;张讲社【摘要】本文提出了一种新的结合空间和彩色信息的彩色图像快速分割方法.首先对三个单色的直方图进行多阈值分割得到一组谷值和峰值,再用谷值向量将真彩色三维直方图分割成不同区域,然后以峰值组成种子向量实现三维直方图的多阈值分割,最后基于空间相邻关系的最优准则对分割的区域不连续性和"洞"重新分割,提高了过渡区域像素的分割精度.%By combining the pixel space information and color information, a fast color image segmentation algorithm is proposed in this paper to segment blood cell color images. The main ideas of this method are as follows: firstly, we apply the multi-threshold segmentation method to the three monochrome histograms to obtain a set of combinations of valley and peak values. Then, we utilize valley values to construct some hyperplanes in order to segment the true-color 3D histogram into different areas and employ the mean-shift algorithm with the seed vectors that are composed of peak values to implement the multi-threshold segmentation of 3D histograms. In order to solve the discontinuity problem and "hole" phenomenon of the areas obtained by single-color segmentation, a re-segmentation method using the optimal criterion based on adjacent space information is suggested. Some experiments are conducted and the results show that it can improve the segmentation accuracy to some extent.【期刊名称】《工程数学学报》【年(卷),期】2011(028)002【总页数】7页(P143-149)【关键词】彩色图像分割;真彩色三维直方图;均值漂移算法;多阈值分割【作者】张改英;张讲社【作者单位】西安交通大学理学院,西安,710049;西安交通大学理学院,西安,710049【正文语种】中文【中图分类】O175.2;TP3911 引言彩色图像分割就是利用图像的彩色和空间信息，将图像分割成一些感兴趣的区域．灰度图像分割方法比较成熟[1-3]，但将其直接用于三维特征空间且内部聚类不紧凑的彩色图像分割，结果很不理想．Ong和Hew[2]提出了迭代阈值分割算法，他们在HSI彩色空间中，首先根据灰度直方图对3个分量进行阈值分割，求出各分割区域中象素的RGB分量的均值，并进一步求出相邻区域间的颜色距离，然后根据给定的门槛值进行区域融合，以消除碎片．Sun和Horng[3]提出的自动选择阈值的彩色图像分割算法只适合对同一类的图像进行处理，且易受环境因素的影响．Kungollu[4]等将真彩色三维直方图投影成三个二维直方图(RG,GB,BR)，利用三个二维直方图分别对图像进行多阈值分割，再融合分割图像得到最终分割结果．潘晨和顾锋[5]利用尺度空间聚类理论和区域生长法对二维多阈值方法进行修改，降低了计算复杂度，但在实现过程中仍然需要人工干预，调整分割维数、分辨率和腐蚀膨胀次数．叶齐祥等[6]用颜色粗糙度对图像进行颜色量化后使用增量式的区域生长算法形成图像的初始分割区域，再对初始分割区域进行分级合并，最后利用形态学的有关算法对分割区域的边缘进行平滑．但这两种方法分割图像的后处理比较复杂．本文利用多阈值算法对三个单色直方图得到各自的谷值和峰值，由谷值组合分割真彩色的三维直方图得到一组分割区域，以峰值组合作为相应区域的种子点，在真彩色的三维直方图上应用基于均值漂移(MeanShift,MS)算法得到三维直方图多阈值分割的类中心颜色向量，并对图像像素进行类标记得到类图，然后对类图依据最优分割准则，结合空间信息得到改进后的分割图像．本文算法应用血液细胞图像的分割试验，结果表明算法的有效性．2 真彩色图像的三维直方图(3DHistogram)的分割2.1 3D直方图的特性真彩色图像的3D直方图是一种可视化数据图，从中可以观察到像素在3D颜色空间中的聚类特性．利用3D直方图的峰值可以得到像素分类的各类中心的颜色向量，运用峰态间的谷底轮廓曲线形成类间划分．但真彩色的3D直方图存在像素数分布密度底，聚类内部紧凑性差，分布空间广等特点，这使得3D直方图的分割尤为困难．如像素在空间直柱上的分布可能会集中在某一区域，从而存在大量的稀疏甚至是没有像素点的区域，例如256×256大小的图像共有像素65536个，而3D直方图的颜色柱数为256×256×256=16777216，绝大多数区域内的像素分布稀少．用一般的优化方法寻找直方图的局部谷底和峰值的搜索空间太大，计算复杂高，即使用在高维空间比较适用的均值漂移(MS)算法也由于初始种子点的选择和可能落入稀疏区域而使算法收敛太慢，甚至不收敛．对3D直方图的多阈值分割有两种常见的方法：一是用三个单色直方图的谷底(R图mR个，G图mG个，B图mB 个)形成一组平行于坐标平面的平面簇分割3D直方图为(mR+1)×(mG+1)×(mB+1)块区域(类)，并以块内像素的颜色向量均值为类中心的颜色向量；该类方法使图像过度分割，且形成了的类中心颜色可能在图像上不存在．二是将3D直方图投影到三个坐标平面形成三个二维直方图(RG,RB,GB)，分别对三个二维直方图分割，然后融合分割结果得到3D直方图的分割，融合结果取决于融合准则和图像数据，容易形成大量无法指派的像素．2.2 MS算法的缺陷MS算法是一种利用核函数的密度估计过程、无需监督和参数估计，是一种简单有效的聚类方法，有自适应的步长，平滑的搜索轨迹[7]，最速上升的性质，能适合估计特征空间的任意形状的多峰聚类．搜索窗宽度参数h较大时，MS征空间中密度较小的特征具有拟制作用，因此具有较少特征支持的类可能被忽略而收敛于其附近的密度较大的峰；对于特征接近的聚类，也可能会因类间距(特征中心向量的距离)小于搜索窗口宽度而被MS算法归于同一类．当h较小时，MS对特征空间的局部聚类峰比较敏感，容易受噪声的干扰．均值移动向量的计算公式确定了聚类的时效性．假设待分割的图像素数为N2，每个像素所对应的特征向量的维数为d，则每次均值移动向量的计算需要做d×N2比较，若每个点的平均迭代步数为m，则图像分割所需的计算量为m×d×N2×N2，即像素数的平方级．对于稀疏和平缓区域，MS算法的收敛性很差，因而对于三维真彩色直方图难以有效分割．MS算法虽然有这些缺陷，但对于多维空间的局部寻优具有较高的适用性和鲁棒性，为此本文对MS算法进行改进，提高其搜索有效性，利用其寻找细胞彩色图像3D直方图的分割阈值．2.3 基于均值漂移的3D直方图多模态峰值寻优为了克服MS算法在平坦区域收敛缓慢和模态峰值收敛点依赖种子点的缺陷，我们把基于单色直方图的谷底超平面分割、峰值组合向量和MS算法结合，提出一种基于超平面分割的MS算法寻找3D直方图的局部峰值．具体做法是：1)先对图像的三个单色直方图曲线优化，得到相应的谷值basinij和峰值peakij，其中j=1,···,mi,k=1,···,ni，mi,ni为第i个彩色直方图的谷值个数和峰值个数，i=1,2,3表示红、绿、蓝三色；2)由x=basin1j,y=basin2k,z=basin3l(j=1,···,m1,k=1,···,m2,l=1,···,m3)分割3D直方图得到(m1+1)×(m2+1)×(m3+1)个空间区域；3)由peak1j,peak2k,peak3l(j=1,···,n1,k=1,···,n2,l=1,···,n3)在对应的区域形成(n1×n2×n3)个种子点；4)用MS算法对3)形成的所有种子点进行均值漂移，对于第i个种子点如果移出相应区域落入第j个区域，则合并i,j两个区域，并从种子点集中删去第i个种子点．重复步骤4)直到所有种子点收敛．通过以上步骤得到的种子点的颜色向量即为聚类的类中心，种子点所对应的区域所有像素即为一类．为克服过分割现象，利用该直方图空间中种子点坐标处的像素频度值，以频度相同或相近为连通性条件，在原3D直方图空间进行三维区域生长，可以找回被不当阈值切割而丢失的部分像素，以改善分割结果．由于直方图的多阈值分割没有考虑图像的空间结构，会造成图像的过度分割，因而需要一定的后处理．3 基于图像空间相邻关系和最优准则的再分割为克服3D直方图阈值方法只考虑彩色信息，而不考虑各像素空间信息的固有缺点提出一种基于空间相邻关系的最优分割准则，并基于此准则完成相邻区域合并和不同类别区域过渡像素的划分，消除阈值分割所造成的目标中小空洞和产生的其他小碎片．阈值分割的后处理包括两个过程：空间相邻区域的合并和过渡区像素的划分．3.1 最优分割准则图像I的像素个数为N,vz为像素z=(x,y)∈I的颜色向量(r,g,b)，m为图像颜色向量的均值．图像经上述方法分割后成为几个大类，并依据图像像素的空间位置(二维坐标)分成M个区域，并对每个区域的像素赋予不同的类标号．Zi,mi,Ni分别表示第i(i=1,···,M)个区域的像素集、颜色均值向量、像素数．定义如下公式其中Sg表示图像的平均距离，Si表示第i个区域内的平均距离，Sc表示图像类内平均距离．定义图像的分割指标为定义图像某个局部区域的分割指标为图像分割指标J反映了图像的分割效果，图像分割效果好，则图像分割的每个区域内，颜色分布比较均匀，区域内平均距离就校则指标J越大，否则指标J越小．为了反映图像整体的分割效果给出分割评价指标的定义通过最小化公式(8)，可以实现过渡区域像素的划分．但是这一优化过程比较复杂，为此我们采用如下两个阶段完成．3.2 基于分割最优准则的空间相邻区域合并图像直方图阈值分割后，并依据图像像素的空间位置(二维坐标)分成M个区域，并对每个区域的像素赋予不同的类标号，把区域看成一个点，建立图像的区域分割图即“类-图”．根据区域的空间邻接和分割最优准则确定两个相邻区域的合并，具体步骤如下：1)建立图像“类-图”和各区域的邻接关系表，令Z表示所有类的集合，按公式(8)计算Jopt；2)若为空，则结束．否则从集合Z中取出类i，Z=Z−{i}，对于i从Z中取出与i有邻接关系的类组成类i的邻接集Adj(i)；3)若Adj(i)为空，转2)；否则，从Adj(i)中取出元素k，Adj(i)=Adj(i)−{k}，计算Z′=Zi∪Zk，对集合Z′按公式(8)计算新的Jopt1；4)若Jopt≥Jopt1，则合并类i和类k，令Jopt，修改个区域的邻接关系，转2)；否则，转步骤3)．经过上述步骤完成了空间相邻区域的合并，消除了分割造成的洞和小碎片．3.3 类间过度区域像素的划分对每个区域的边界内2像素标记为过度像素．对每个度像素i以其为中心建立一个半径为r的邻阈，在邻域中然后对每一像素作松弛操作，考察其相邻的区域．对每个相邻区域把像素i并入其中，计算该邻域的分割指标Jopt，比较所有分割的局部邻域指标值，把最小指标值对应的像素划分为像素i的最终划分．4 融合空间信息的直方图多阈值彩色图像分割方法及步骤真彩色细胞图像分割的步骤如下：1)对彩色图像生成真彩色三维直方图和三个单色直方图，并对直方图进行光滑；2)对三个单色直方图寻求谷底和峰值；3)以单色直方图的谷底值对三维直方图进行分割，以单色直方图的峰值组合成三维空间的种子向量，并与前述的分割区域相对应；4)按照2.3所述的方法基于均值漂移进行各种子点的局部峰值寻优，得到各区域的聚类中心颜色向量；5)按区域类中心对各区域标号生成图像“类-图”；6)计算图像的分割指标值，并3.2方法进行区域合并；7)依据3.3对过度像素进行划分．5 细胞彩色图像的分割步骤及实验结果本文图像从瑞氏染色的人体血液涂片中获得．图1(a)为细胞的真彩色图像，图1(b),图1(c),图1(d)分别为对应的单色直方图多阈值分割图像．在原始单色直方图中寻找合理的谷底作为分割阈值，分割效果很不理想，图1(e)是用本文提出基于均值漂移的3D直方图多模态峰值寻优方法分割成的七类图像；图2(a)是在分割基础上对过度像素划分后的图像和分割准则指标的计算结果Jopt=0.203；图2(b)是基于最优分割准则分割后并进行区域合并和去除最小区域后得到的分割图像，其分割准则指标Jopt=0.158．细胞图像被分为有核细胞(细胞核和细胞质)，无核细胞和背景共四类，且各细胞图像连成一个整体，基本满足了医学上对细胞识别的分割要求．对于实验图像，本文方法分割成4个有核细胞，33个无核细胞，人工方法分割成4个有核细胞，31个无核细胞．对血液细胞的10幅图像用本文方法和人工方法进行了分割实验，得到了的统计结果表1(单位为细胞的个数)．可以看出本文实验结果与人工结果基本接近，特别是有核细胞的分割结果．本文实验是在RGB通道上进行的，而彩色转换成Lab和HIS空间，细胞图像的分割效果更好一点．图1:细胞彩色图像的分割图像图2:本文方法分割的细胞图像表1: 细胞图像分割结果比较图像编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10有核人工2 4 5 3 6 8 3 7 5 6细胞本文2 4 5 3 6 8 3 6 5 6无核人工21 33 41 30 65 90 42 45 47 72细胞本文20 31 42 30 64 93 44 46 47 70图像编号 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20有核人工7 5 4 3 3 4 5 6 6 2细胞本文8 5 4 3 3 4 5 6 7 2无核人工78 66 43 32 36 41 32 56 63 23细胞本文79 64 44 34 34 39 34 55 59 23本文提出的一种结合像素空间信息和三维直方图的彩色图像快速分割算法．首先利用多阈值算法和均值漂移算法得到三维直方图的分类中心颜色向量，然后对图像像素进行类标记得到类图，最后对类图依据最优分割准则并结合空间信息改进分割图像．算法消除了分割中的“洞”和细小碎片，提高了过渡像素的分割精度，为图像的细胞识别奠定了基础．参考文献：【相关文献】[1]王卫卫，梁伟文，水鹏朗.双重主动轮廓图像分割[J].工程数学学报，2007,24(3):458-462 Wang W W,Liang W W,Shui P L.Double active contour evolution for imagesegmentation[J].Chinese Journal of Engineering Mathematics,2007,24(3):458-462[2]Ong S H,Hew C C.Segmentation of color image bases on iterative thresholding and merging[J].International Conference on Image Processing and its Applications,1992:712-725[3]Sun Y N,Horng M H.Assessing liver tissue fi brosis with an automatic computer morphometry system[J].IEEE Engineering in Medical and Biology,1997:66-73[4]Kurugollu F,Sankur B,Harmanci A E.Color image segmentation using histogram multi-thresholding and fusion[J].Image and Vision Computing,2001,19(4):915-928[5]潘晨，顾锋.基于 3D直方图的彩色图像分割方法[J].中国图像图形学报，2002,7:800-805 Pan C,Gu F.Color image segmentation based on 3D histogram[J].Journal of Image and Graphics,2002,7:800-805[6]叶齐祥，高文，王伟强等.一种融合颜色和空间信息的彩色图像分割算法[J].软件学报，2004,15(4):522-530 Ye Q X,Gao W,Wang W Q,et al.A color image segmentation algorithm by using color and spatial information[J].Journal of Software,2004,15(4):522-530[7]Comaniciu D,Meer P.Mean shift:a robust approach toward feature space analysis[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2002,24(5):603-619。
DF_DBSCAN算法在图像分割上的应用
DF_DBSCAN算法在图像分割上的应用
杨静
【期刊名称】《电脑与信息技术》
【年(卷),期】2017(25)3
【摘要】DF_DBSCAN算法(An Improved DBSCAN Clustering Algorithm Based on Data Field)是一种将数据场和密度聚类结合的算法.文章将该算法应用于图像分割,通过与其他图像分割算法进行实验对比,表明算法在图像分割上的适应性;通过对图像进行多种形式的预处理,反映势函数中参数mi对聚类结果的影响.【总页数】5页(P22-25,32)
【作者】杨静
【作者单位】太原师范学院网络中心山西榆次 030010
【正文语种】中文
【中图分类】TP301
【相关文献】
1.基于改进的人工蜂群算法在医学图像上的多阈值图像分割法 [J], 孙晓亮;田力威;刘洋
2.基于神经网络的图像分割算法在FPGA上的实现 [J], 封士永;康彬
3.图像分割算法在胃溃疡图像上的应用 [J], 周学友;傅忠谦;何力
4.K-Means聚类算法和人工鱼群算法应用于图像分割技术 [J], 楚晓丽
5.论优化遗传算法的模糊聚类在图像分割算法应用 [J], 范瑜
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
dbscan使用场景
dbscan使用场景DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种典型的密度聚类算法，其应用场景包括但不限于以下几类：1.空间数据分析：在地理信息系统（GIS）中，DBSCAN用于分析地理数据，例如城市人口分布、地质特征、环境监测等。
它可以识别出空间上密度较高的区域，如城市热点区域或地质异常。
2.图像分割：在图像处理中，DBSCAN可以用于对像素进行聚类，从而实现图像分割。
它可以将相邻像素的颜色或纹理信息聚合成区域，用于对象检测、目标跟踪等。
3.异常检测：DBSCAN可以帮助检测异常点，因为噪声点和离群值通常不会被归入任何簇中。
这在金融欺诈检测、网络入侵检测等领域中非常有用。
4.生物学数据分析：在生物信息学中，DBSCAN可以用于分析基因表达数据或蛋白质结构数据，从而找到具有生物学意义的簇，如基因表达模式或蛋白质功能类别。
5.社交网络分析：DBSCAN可以用于分析社交网络中的用户行为数据，识别出群组或社区结构，以及发现潜在的社交关系。
6.市场细分：在市场营销中，DBSCAN可以帮助将客户分成不同的细分市场，从而更好地了解他们的需求和行为模式。
7.医疗诊断：在医疗图像处理中，DBSCAN可以用于分析医学图像，如病理学图像或神经影像学图像，以识别出病灶区域。
8.物联网数据分析：DBSCAN可以用于处理物联网设备产生的大量数据，识别出设备之间的关联或异常情况。
9.推荐系统：在电子商务中，DBSCAN可以用于聚类用户购买的产品，从而发现用户之间的相似之处。
然后根据这些相似性，向特定用户推荐相关产品。
DBSCAN是一种强大的聚类算法，适用于许多领域和场景。
它的主要优点是能够识别出任何形状的簇，并且能够处理噪声和异常值。
然而，它也有一些局限性，例如对参数（Eps 和MinPts）的选择非常敏感，并且对于大规模数据集的处理可能会比较慢。
利用色差直方图特征的图像分割新方法
利用色差直方图特征的图像分割新方法
岳贤军;杨永杰;蒋华
【期刊名称】《微计算机信息》
【年(卷),期】2010(026)035
【摘要】提出了一种利用RGB色差梯度图像直方图特征进行彩色图像分割的新方法,利用彩色图像丰富的色彩信息实现了彩色图像的快速分割.以丝束图像为例,首先计算原始图像各像素RGB色差之和,然后归一化为RGB色差梯度图像,分析了RGB 色差梯度图像的直方图特征,并利用一种迭代算法实现了最佳分割阈值的自动选取,从而实现了彩色图像的自适应阈值分割.实验和现场测试结果表明了该算法能够准确、快速地分割彩色图像,适用于高速运动物体质童检测,具有广泛的应用价值.【总页数】3页(P239-240,212)
【作者】岳贤军;杨永杰;蒋华
【作者单位】226007,江苏,南通,南通大学电子信息学院;226007,江苏,南通,南通大学电子信息学院;226007,江苏,南通,南通大学电子信息学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP317.4
【相关文献】
1.色差直方图特征改进Otsu的橡胶缺素叶片图像分割研究 [J], 秦小立;李玉萍;张培松;叶露;谢铮辉
2.基于直方图颜色特征的试纸识别新方法 [J], 曾德文;梁光明;刘任任;丁建文
3.利用直方图及边缘乘积互信息的PCNN图像分割 [J], 陈立雪;顾晓东
4.基于颜色特征与直方图阈值相结合的田间青椒图像分割算法 [J], 于杨;崔天时;董桂菊
5.一种利用直方图特征峰的肾小球图像分割方法 [J], 王艺;陆宗骐
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
摘 要：合并超像素生成大面积同质区对目标检测、跟踪和识别及遥感影像处理具有现实意义。在合并过程中，要 求超像素具有良好的边缘保持性 ，传统的超像素分割方法追求形状规则而忽略边缘的贴合度。有鉴于此 ，提出一种 基于 RGB 三维直方图结合 DBSCAN 的图像分割方法。首先分析图像三维 RGB 直方图获取边缘贴合度很高的初始 超像素，进而选择适当的特征值利用 DBSCAN 算法对超像素合并以生成较大同质区。实验证明 ：新方法获取超像素 的边缘保持性和运算效率都优于传统方法，采用 DBSCAN 合并超像素时，其分割精度有明显提升，而且同质区边缘 更加准确。 关键词：RGB 三维直方图 ；超像素 ；同质区 ；DBSCAN 聚类 文献标志码：A 中图分类号：TP237 doi：10.3778/j.issn.1002-8331.1801-0359
根据牌照颜色和形状并结合神经网络[2]，自适应边界搜 索 确 定 牌 照 边 界 [3]，根 据 牌 照 频 域 属 性 确 定 牌 照 区 域 [4] 等方法将汽车牌照从拍摄的图像中分割出来[5]；在医学 领域[6]，图像分割可以用于病变组织的定量分析、区域提 取以及三维重建，为病理分析提供有力依据。图像分割 已经渗透进日常的生产生活，几十年来，国内外学者对 其做了大量研究，但是还不存在通用的方法，因此图像
丁 倩，等：结合 RGB 三维直方图和 DBSCAN 算法的图像分割
156 2018，54（21）
Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用
⦾图形图像处理⦾
结合 RGB 三维直方图和 DBSCAN 算法的图像分割
丁 倩，周绍光，邓 巧，王馨苑
DING Qian, ZHOU Shaoguang, DENG Qiao, WANG Xinyuan
p116111216172122p327p53458910131415181920232425集合1中像素个数为8集合5中像素个数为15集合3中像素个数为2其余集合为空取像素个数最多的集合5和1为两个图1基于rgb三维直方图获取超像素流程每个斑块在三个波段分级处理分级结果组合搜索两个峰值点斑块中生成两个超像素搜索邻域超像素离散点归入灰度差最小的超像素棋盘分割rgb图像表1斑块中像素灰度值r波段2355623555455454554545545g波段37383737373738373736363737363636373736363637373636b波段31323232323132323231313232313131323231313132323131丁倩等
基金项目：国家自然科学基金（No.41271420/D010702）。 作者简介：丁倩（1993—），女，在读硕士研究生，研究领域：遥感图像分析与处理，E-mail：940150801@；周绍光，男，博士，副教
授，研究领域：遥感图像分析与处理；邓巧（1993—），男，在读硕士研究生，研究领域：遥感图像分析与处理；王馨苑（1993—）， 女，在18-01-23 修回日期：2018-03-09 文章编号：1002-8331（2018）21-0156-07
1 引言
图像分割是指将图像分成若干个互不重叠、各具特 性的同质区域并在背景中提取出感兴趣目标的过程。 该技术在遥感、交通、医学等各个领域都有广泛应用，在 遥感领域：图像分割可通过数学形态法、二叉树和人工 神经网络[1]的方法识别害虫，在遥感影像上提取城市土 地、建筑、道路等信息；在智能交通领域：图像分割可以
河海大学 地球科学与工程学院，南京 211100 School of Earth Sciences and Engineering, Hohai University, Nanjing 211100, China
DING Qian, ZHOU Shaoguang, DENG Qiao, et al. Image segmentation based on RGB 3D histogram and DBSCAN algorithm. Computer Engineering and Applications, 2018, 54（21）：156-162.