基于局部同态性的自适应彩色图像分割方法
彩色图像分割算法的研究与实现
彩色图像分割算法的研究与实现图像分割技术是图像处理的一个重要分支，它的目的是从含有颜色的图像中将几何形状的元素提取出来。
目前，彩色图像分割算法具有高效率、简单易行处理以及准确性方面的优势，广泛应用于机器视觉、识别等诸多领域。
本文从图像分割理论和技术基础入手，综述目前彩色图像分割算法的研究情况，包括基于阈值分割、基于模板匹配、基于区域生长和基于边缘检测等方法。
然后提出了一种基于改进的Otsu算法的彩色图像分割算法，将偏色抑制、局部阈值和K-means聚类算法相结合，最终实现了高效的彩色图像分割。
IntroductionImage segmentation is an important branch of image processing, its purpose is to extract geometric elements from color images. At present, the color image segmentation algorithm has the advantages of high efficiency, simple and easy processing and accuracy, and is widely used in many fields such as machine vision and recognition. In this paper, we review the current research on color image segmentation algorithms, including threshold segmentation, template matching, region growing and edge detection methods. Then, a color image segmentation algorithm based on an improved Otsu algorithm is presented, which combinescolor suppression, local threshold and K-means clustering algorithm to achieve efficient color image segmentation.1.本理论图像分割是图像处理的基本过程，要根据图像中所含信息，将整幅图像划分成合理的子块，从而可以实现将不同的物体背景划分开来的目的。
一种用于彩色图像处理的自适应阈值分割方法
一种用于彩色图像处理的自适应阈值分割方法
赵仕良
【期刊名称】《四川师范大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2002(025)004
【摘要】提出的三维空间局部兴奋全局抑制振荡网络是一种自适应阈值分割方法,它首先将图像中不同颜色的目标有效地分割出来,然后标记目标中重要的细节部分.在此基础上,还针对某些彩色图像中含有纹理性质目标的情况,对这种方法进行了改进,将此用于彩色岩芯切片图像的分割取得了较好的效果.
【总页数】4页(P405-408)
【作者】赵仕良
【作者单位】四川师范大学,电子工程学院,四川,成都,610066
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.9
【相关文献】
1.一种基于直方图的实时自适应阈值分割方法 [J], 左建军;吴有富
2.一种模糊小目标的自适应阈值分割方法 [J], 郑晓曦;李云芳;
3.一种模糊小目标的自适应阈值分割方法 [J], 郑晓曦;李云芳
4.一种用于彩色图像目标识别的自适应阈值分割方法 [J], 杨星;陆宇平
5.一种用于数据流自适应分类的主动学习方法 [J], 张银芳;于洪;王国胤;谢永芳因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于局部自适应色差阈值的彩色图像边缘检测
比度视觉阈值与对比灵敏度成倒数关系，对比灵敏
度与色差可视阈值的关系可用式(7)描述：
csf
=1 ct
=
1 ΔELab /
E(Y
)
=
E(Y ) ΔELab
(7)
Lab 空间的对比敏感函数根据调制方向的不同
可分为亮度对比敏感、红绿色对比敏感与黄蓝色对
比敏感，亮度 CSF 一般采用 Kiorpes 和 Movshon
2012-03-02 收到，2012-05-14 改回 国家自然科学基金(61105015)，江苏省自然科学基金(BK2010366) 和江苏省科技支撑计划(BE2011747)资助课题 *通信作者：杨娴 yangxian0830@
息对人眼色差感知的影响，使得很多可忽略的边缘 被过检测，对噪声的鲁棒性较差。
based on the adaptive perceptual color difference is proposed. A weighting factor including luminance masking
effect and contrast sensitivity function is proposed, which combine the influence of local changes in luminance and
+ 60.59 ⋅ exp(−0.0037 ⋅ ϕ2.1677 )
(9)
CSFyb (ϕ) = 35.0328 ⋅ exp(−0.0004 ⋅ ϕ4.2582 )
+ 40.6910 ⋅ exp(−0.1040 ⋅ ϕ1.6487 ) (10)
其中 ϕ 为 L, a, b 通道的空间角频率 w, u, v 的集合，
基于局部和全局信息的自适应水平集图像分割
基于局部和全局信息的自适应水平集图像分割本文讨论了基于局部和全局信息的自适应水平集图像分割（adaptivelevelsetimagesegmentationbasedonlocalandglobalinf ormation）技术，以及它为图像分割提供帮助的原理，优点，缺点和未来发展趋势。
图像分割是指将图像中不同区域分开的过程，用于可视化和分析。
尽管由于不同应用的不同需要，算法的类型可能有所不同，但是图像分割的成功的关键还是其能有效地将图像中的不同区域分开的能力。
与其他图像分割技术相比，基于局部和全局信息的自适应水平集图像分割技术更加灵活，具有更好的性能。
它主要基于局部和全局特征，将像素分成若干个相连的区域，并以此为基础构建高维特征空间。
自适应水平集技术使用“活性区域”算法，允许灰度非连续向量和其他外部因素来指导图像分割。
这种方法实现了更加精细、自然、准确的图像分割。
基于局部和全局信息的自适应水平集图像分割技术主要优点是可以有效地分割出图像中具有不同分析特征的各个区域。
此外，它可以处理各种图像类型，因为它可以识别图像中的不同特征，比如灰度不连续向量，颜色，密度等。
然而，基于局部和全局信息的自适应水平集图像分割技术也有一些缺点。
首先，在处理复杂图像时，它的速度比其他方法要慢得多。
此外，这种方法可能会出现错误的分割，因为它的结果可能很接近图像中的边界，而传统的图像分割方法可以很好地分割出边界。
未来，基于局部和全局信息的自适应水平集图像分割技术将继续发展，以用于识别更复杂的图像，包括三维图像以及更复杂的噪声等。
此外，这种技术还可以用于解决其他图像分割中存在的问题，比如虚假边界，噪声，缺失等。
总之，基于局部和全局信息的自适应水平集图像分割技术是一种具有潜力的图像分割方法。
它的主要优点是可以有效地分割出图像中具有不同分析特征的区域，并可以处理各种图像类型。
然而它也存在一些缺点，但未来它可能会取得更好的发展，用于解决更复杂的图像分割问题。
一种基于区域的彩色图像分割方法
２００７，４３（６）１引言图像分割是图像处理和模式识别的关键性的一步，它直接决定着图像分析结果的好坏。
一幅图像并不仅仅是许多像素点的一个随机的组合，它更应该是一些有意义的区域或者是对象的排列，而且这些区域应当包含了原始像素点的特征信息。
基于区域的图像分割应当是低层次视觉的数据驱动（ｄａｔａ－ｄｒｉｖｅｎ）以及高层次视觉知识驱动（ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ－ｄｒｉｖｅｎ）之间的一个链接，它是将具有相似特征的像素点进行分组，然后分割成一些相连通的区域。
应用基于区域的图像分割，可以将原图像转化为更抽象、更紧凑的形式，使得图像检索的结果能更好地满足人们的要求。
本文所提出的图像分割方法的基本思想是：首先对图像的每一个像素点进行颜色纹理等特征的抽取；然后采用Ｇａｕｓｓｉａｎ混合模型，通过ＥＭ（Ｅｘｐｅｃｔａｔｉｏｎ－Ｍａｘｉｍｉｚａｔｉｏｎ）算法学习，根据提出的选择最佳高斯混合模型参数ｋ的准则，确定ｋ，将图像像素点依据其特征的相似度粗略的划分为不同的组并给予标记；最后在各个组内利用其位置信息对像素点进一步进行划分，得到图像的区域分割。
文章后面的安排如下：第二章将简单介绍分割的处理过程，第三章主要描述像素点综合特征地抽取，第四章则介绍了像素分组及区域分割，最后是实验结果及今后的工作。
２分割的处理过程图１描述了采取图像分割方法的一个基本过程。
图像分割的处理过程主要有３步：第１步是对原始图像的像素点进行综合特征地抽取，这里主要包括有颜色、纹理以及空间位置等特征。
经过像素点特征抽取后，图像包含了丰富的特征值。
第２步，采用Ｇａｕｓｓｉａｎ混合模型，通过ＥＭ算法学习，根据提出的选择最佳高斯混合模型参数Ｋ的准则，即区域内一种基于区域的彩色图像分割方法柳萍１，２，阳爱民１ＬＩＵＰｉｎｇ１，２，ＹＡＮＧＡｉ－ｍｉｎ１１．湖南工业大学计算机系，湖南株洲４１２００８２．湖南科技大学，湖南湘潭４１１２０１１．ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ＨｕｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｚｈｕｚｈｏｕ，Ｈｕｎａｎ４１２００８，Ｃｈｉｎａ２．ＨｕｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｘｉａｎｇｔａｎ，Ｈｕｎａｎ４１１２０１，ＣｈｉｎａＥ－ｍａｉｌ：ｃｓｐｍｍ＠１６３．ｃｏｍＬＩＵＰｉｎｇ，ＹＡＮＧＡｉ－ｍｉｎ．Ｍｅｔｈｏｄｏｆｒｅｇｉｏｎ－ｂａｓｅｄｃｏｌｏｒｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ．ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２００７，４３（６）：３７－３９．Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓａｍｅｔｈｏｄｏｆｒｅｇｉｏｎ－ｂａｓｅｄｃｏｌｏｒｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｍｅｔｈｏｄｆｉｒｓｔｌｙｅｘｔｒａｃｔｓｃｏｌｏｒ，ｔｅｘｔｕｒｅａｎｄｌｏｃａｔｉｏｎｆｅａｔｕｒｅｓｆｏｒｅａｃｈｐｉｘｅｌ，ＳｅｃｏｎｄｌｙｗｅｍａｋｅｕｓｅｏｆａｍｏｄｅｌｏｆｍｉｘｔｕｒｅＫＧａｕｓｓｉａｎｓ，ｔｈｅＥＭａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓａｐｐｌｉｅｄｔｏｌｅａｒｎｉｎｇｔｈｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓｆｏｒａｍｉｘｔｕｒｅｏｆＧａｕｓｓｉａｎｓ，ｗｅｃｈｏｏｓｅｔｈｅｂｅｓｔｓｕｉｔａｂｌｅｖａｌｕｅｏｆＫｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｒｕｌｅｓｗｅｈａｖｅｐｒｏｐｏｓｅｄ；Ｔｈｉｒｄｌｙ，ｔｈｏｓｅｐｉｘｅｌｓｔｈａｔｈａｖｅｓｉｍｉｌａｒｆｅａｔｕｒｅｓｗｉｌｌｂｅｒｅｇａｒｄｅｄａｇｒｏｕｐ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｆｏｒｅａｃｈｇｒｏｕｐｗｅｓｅｇｍｅｎｔｐｉｘｅｌｓａｇａｉｎａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｉｒｐｏｓｉｔｉｏｎｓａｎｄｗｅｃａｎｇｅｔｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｒｅｇｉｏｎｓｏｆｔｈｅｉｍａｇｅ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｈｏｗｓｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｈａｓｂｅｔｔｅｒｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ；ｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ；ａｖｅｒａｇｅｓｃａｔｔｅｒｄｅｇｒｅｅ；ａｖｅｒａｇｅｄｉｖｉｄｅｄｄｅｇｒｅｅ摘要：介绍了一种基于区域的彩色图像分割方法。
一种基于区域的彩色图像分割方法
维普资讯
Ｃ ｍ ｕ ｒＥ ｇｎ ｅ ｉ ｎ ｐ ｌ ａ ｏ ｓ计算 机 工 程 与 应 用 ｏ ｐ ｔ ｎ ｉ ｒ ｇ ａ ｄ Ａ ｐｉ ｔ ｎ ｅ ｅ ｎ ｃｉ
２ ０ ， ３ ６ ０７４ （）
３ ７
一
种基 于区域 的彩色 图像分 割方法
ｐ ｒｏ ｍ ａ ｃ ． ｅ ｆｒ ｎ ｅ
Ｋｅ ｒ ｓ ｍａ ｅ ｓ ｇ ｅ ｔｔ ｎ； ａ ｕ ｅ ｅ ｔａ ｔ ｎ； ｖ ｒ ｇ ｃ ｔ ｒ ｄ ｇ ｅ ａ ｅ ａ ｅ ｄｖ ｄ ｄ ｄ ｇ ｅ ｙ ｗｏ ｄ ：ｉ ｇ ｍ ｎ ｉ ｆ ｔ ｒ ｘ ｒ ｃ ｏ ａ ｅ ａ ｅ ｓ ａｔ ｅ ｒ ｅ；ｖ ｒ ｇ ｉｉ ｅ ｅ ｒ ｅ ｅ ａ ｏ ｅ ｉ ｅ
２ Ｈｕ ａ ｉ ｅ ｉ ｃ ｅ ｃ ｎ ｅ ｈ ｏｏ ， ａ ｇ ａ Ｈｕ ａ １ ２ ， ｈ ｎ ． ｎ ｎ Ｕｎ ｖ ｒ ｔ ｏ Ｓ ｉ ｎ ｅ ａ ｄ Ｔ ｃ ｎ ｌ ｇ Ｘｉ ｎ ｔ ｎ， ｎ ｎ ４ ０１ Ｃ ｉ ａ ｓ ｙｆ ｙ １ Ｅ－ ｉ： ｓ ｍｍ＠１ ３ ｃ ｍ ｍａｌ ｃ ｐ ６ ．ｏ
柳 萍 ． 阳爱 民 一 ．
ＬＩ Ｕ Ｐ ｎ ， ｉ ｇ ＹＡＮＧ －ｍｉ Ａｉ ｎ
采用基于区域的自动种子区域生长法的彩色图像分割方法
摘要图像分割是图像处理领域中的经典难题，也一直是图像处理技术研究中的热点和焦点，随着计算机处理能力的提高和对彩色图像应用的增加，彩色图像分割受到研究者们越来越多的关注。
彩色图像分割方法可以被看作是灰度图像分割方法在彩色图像上的延伸，但很多原有的灰度图像分割方法并不能直接应用于彩色图像，这就需要结合彩色图像信息丰富的特点将原有灰度图像分割方法进行改进，或研究专门用于彩色图像分割的方法。
本文在传统的种子区域生长方法的基础上，将分水岭算法和种子区域生长算法相结合，提出了一种基于区域的自动种子区域生长的彩色图像分割方法。
首先，将彩色图像从RGB空间转换到HSI彩色空间，使用色调和饱和度来计算区域之间的差异。
在此基础上，使用抖动处理来减少彩色图像中的颜色数目，并利用中值滤波等方法做去噪声处理。
然后，使用分水岭算法实现对图像的初始分割。
由于传统的分水岭算法在对彩色图像分割时，常常会出现过度分割的现象，本文以这些过分割的区域为基础进行种子区域生长。
和传统的种子生长方法不同，我们的算法使用分水岭算法形成的区域作为初始种子区域。
在选择种子区域时，需要考虑两个方面：首先被选为种子的区域必须和它的邻接区域有较高的相似度，换言之，种子区域应该能代表我们所期望得到的结果区域的属性；另外，我们要求一个区域和它的邻居区域的相对欧式距离的最大值小于一个阈值。
在区域生长阶段，我们从选取的种子区域出发，逐步将非种子区域划分到种子区域中。
由于在种子区域选取过程中，有可能在我们所期望的结果区域中选出多个种子区域，这样会造成过分割的效果，为此我们还要进一步的进行区域合并。
最后，我们将根据两条规则进行区域合并，最终实现彩色图像的分割。
相对于传统的种子区域生长算法，本文在种子选择和区域生长步骤中使用区域代替像素，从算法时间复杂度的角度来说算法效率有较大提高；另一方面，由于区域所携带的图像信息远高于像素所携带的图像信息，所以使用区域做为种子更能代表所期望得到的结果区域。
基于局部区域信息的水平集医学图像分割方法研究
密级：621.3 学校代码：10075分类号：TN911 学号：20071202工学硕士学位论文基于局部区域信息的水平集医学图像分割方法研究学位申请人：陈彦江指导教师：郑 伟 副教授学位类别：工学硕士学科专业：通信与信息系统授予单位：河北大学答辩日期：二○一○年五月Classified Index：TN911CODE：10075U.D.C：621.3NO：20071202A Dissertation for the Degree of MasterNovel level set approach for medical image segmentation based on local region informationCandidate:Chen YanjiangSupervisor:Associate Prof. Zheng Wei Academic Degree Applied for:Master of EngineeringSpecialty:Comm. & Info. SystemUniversity:Hebei UniversityDate of Accomplishment:May, 2010摘 要医学图像分割是对医学图像进行分析研究的关键步骤之一，高效且精确的医学图像分割是人体解剖结构重建、治疗规划、病灶确定与诊断和图形引导手术等研究的关键环节和重要基础，在生物医学领域具有重要的研究价值和实际意义。
本文重点对灰度分布不均匀医学图像的高效精确分割方法进行研究。
本文介绍了传统图像分割方法，分析了医学图像的成像原理与图像特点，并对水平集图像分割方法进行了深入探讨。
由X线成像、MR成像和血管造影成像技术所获取的医学图像具有各组织内部灰度有明显变化以及不同组织间部分区域灰度值相同的特点，我们将其称为灰度分布不均匀性。
Chan-Vese提出的基于Mumford-Shah模型的水平集分割方法虽然能够很好的处理对比度低、图像边缘模糊的图像，并有良好的抗噪性能，但是它无法正确分割具有灰度分布不均匀特点的图像。
一种自适应边界生长的彩色图像分割方法
一种自适应边界生长的彩色图像分割方法摘要：本文介绍了一种自适应边界生长的彩色图像分割方法，将HSI空间中的图像，经过自适应调整边界阈值参数，通过边界生长的方法，将所需要的目标识别、分割，最终获得较为全面的目标分割结果。
关键词：自适应边界生长HSI空间阈值参数引言数字图像处理技术问世不久，人们就开始了图像分割技术的研究。
图像分割就是给定的图像按照某种准则划分为互不相交的有意义的子图的过程。
在图像分析中，图像分割方法一般有以下四种[1]。
本文利用HSI空间中的针对特定颜色的目标进行识别，通过自适应阈值进行边界生长的方法，针对一类与背景颜色区别较大、具有弧面反光特征的目标欠分割的情况效果较好。
实验结果证明这种方法比较有效。
1.简述彩色图像分割可以根据图像中的色彩特征来完成，文中采用模式识别理论结合图像处理的方法进行彩色图像在HSI空间的分割。
本文针对由于具有弧面的物体反光形成的颜色渐变，造成的欠分割或目标识别不完全的情况，提出了一种自适应阈值边界生长方法。
文中的主要思路如下：1）首先给出一个初始图像进行HSI色彩空间转换。
经过中值滤波进行初步处理，以色彩特征H、饱和度S为主阈值分量，对图像进行分割，生成一个二值化的新表。
2）确定生长阈值系数。
3）以阈值进行边界生长，得到一次生长后的图像。
4）检测当前图像中检测出独立目标数，与样本已知目标数是否相等，如不相等，通过均值、方差和自适应参数重新确定生长阈值参数，重新执行步骤（3）。
如相等，则分割结束。
2. 具体图像分割步骤2.1 HSI色彩空间和滤波在图像处理中广泛使用的颜色空间主要有RGB、HIS和YUV等。
HIS颜色空间更接近人眼对颜色的感知，它将采集的信心分为色调、饱和度和亮度三种属性。
从原理上说，HSI比较RGB颜色空间更适合用作识别处理的基础[2]。
将RGB 色彩空间转化为HSI空间，其转换关系如下：此时，针对转换完成HSI空间的S分量和I分量进行中值滤波，将图像亮度和饱和度进行平滑，而对主参考分量H不进行滤波，作为初始分割的主要参考依据。
彩色图像分割方法综述
彩色图像分割方法综述一、本文概述图像分割是计算机视觉领域中的一个核心问题，其目标是将数字图像细分为多个图像子区域，这些子区域在某种特性或属性上呈现出一致性，如颜色、纹理、形状等。
彩色图像分割作为图像分割的一个重要分支，由于其在许多实际应用中的关键作用，如目标识别、场景理解、图像检索等，而备受关注。
本文旨在对彩色图像分割方法进行全面的综述，以期对该领域的最新进展、主要方法和技术难点有一个清晰的认识。
我们将首先介绍彩色图像分割的基本概念和基本原理，包括颜色空间的选择和表示、分割准则的确定等。
接着，我们将重点回顾和分析近年来的主要分割方法，如基于阈值的分割、基于区域的分割、基于边缘的分割、基于聚类的分割以及基于深度学习的分割等。
对于每种方法，我们将详细讨论其基本原理、实现步骤、优缺点以及在实际应用中的表现。
我们还将对彩色图像分割面临的挑战和未来的研究方向进行讨论和展望。
通过本文的综述，我们期望能够为读者提供一个全面而深入的彩色图像分割方法的知识体系，帮助读者更好地理解和掌握该领域的核心技术和方法，同时也能够为相关研究人员提供有益的参考和启示。
二、彩色图像分割基础彩色图像分割是图像处理领域中的一个重要任务，旨在将图像划分为多个具有相似性质的区域，这些区域在颜色、纹理或其他特征上有所不同。
相比于灰度图像，彩色图像提供了更为丰富的信息，使得分割过程更加复杂但也更加精确。
在进行彩色图像分割之前，首先需要了解不同的彩色空间表示。
常见的彩色空间有RGB、HSV、YUV等。
RGB空间基于红、绿、蓝三种基本颜色来混合形成各种颜色，是最常用的彩色空间之一。
然而，在图像处理中，HSV空间往往更为直观和有效，因为它将颜色分为色调（Hue）、饱和度（Saturation）和亮度（Value）三个独立的部分，便于进行颜色分析和分割。
彩色图像分割方法可以分为基于阈值的方法、基于边缘的方法、基于区域的方法和基于机器学习的方法等。
基于阈值的方法是最简单的方法，通过设定不同的颜色阈值来将图像划分为不同的区域。
基于局部和全局信息的自适应水平集图像分割
基于局部和全局信息的自适应水平集图像分割本文利用局部和全局信息融合，提出一种有效的自适应水平集图像分割技术，以实现自动图像分割。
该算法基于水平集的思想，以及阈值选取自适应的能力，可实现准确的图像分割。
图像分割是图像处理的一项重要的技术，主要用于将图像中的物体与背景分离开。
基于水平集的图像分割是一种自动图像分割的有效算法，但它受到阈值选择的影响较大，这在图像分割精度上带来一定的局限性。
为此，本文提出了一种基于局部和全局信息融合的自适应水平集图像分割算法。
首先，本文提出的算法基于局部领域的联合直方图刻画的局部特征，引入两个空间窗口来分别捕获局部和全局信息，以及一个自适应窗口来实现自适应阈值的选择。
此外，算法还引入了一种改进的N类分割算法，用于实现分类图像的最优分割。
本文的实验结果表明，基于局部和全局信息融合的自适应水平集图像分割算法，能够在实验数据集上实现准确的图像分割。
相比于传统水平集图像分割算法，本文提出的算法可以提高图像分割的精度，并且能够有效的解决阈值选择的问题。
因此，本文提出的自适应水平集图像分割算法具有良好的实用性，可以在精确图像分割应用中发挥效用。
未来研究可以深入探索图像特征提取，以及多类图像分割技术，以进一步提高图像分割精度。
综上所述，本文提出了一种有效的自适应水平集图像分割算法，该算法基于局部和全局信息融合，可以实现准确的图像分割，同时也
能有效的解决阈值选择的问题。
该算法具有很好的实用性，可以用于精确图像分割的应用中。
自适应区域生长算法在彩色年轮图像分割中的应用
62 •电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering图像与多媒体技术• Image & Multimedia Technology3.2 融入艺术手段烘托版面效果与氛围好的版面设计中，既能够保证每个版块的独立性，也可以保证整体不零散。
报纸版式设计也是如此，需要将报头、文字、图片、色彩等和谐的融合到一个版面中，提高视觉上的均衡感，让读者阅读更加舒服。
做好版面各要素的组合，提高报纸版式设计质量，可以提高新闻传播效果。
如结合版面要求，保证标题字体足够的醒目、简洁，版面位置设计要有节奏感、均衡感。
图片摆放部位要保持整个版面的视觉均衡，多幅图片搭配要划分好主次关系和大小搭配。
色彩运用和谐色调，表达不同版面内容以及版面语言，根据版块内容的差异，确定冷暖色调搭配。
同时，还要注重线条搭配，明确版面中粗细、长短搭配关系，灵活运用线条可以让版面更加有规律。
让这些要素各司其职，充分发挥自身优势特点，并整合到同一个版面当中，实现各个元素的和谐统一，从而提高版面的美观度。
3.3 形成报纸风格，突出个性形成报纸的风格与个性，可以让读者一眼就看到报纸的版面、名字，更加吸引读者的眼球。
当然，不同报纸版面的内在艺术与灵魂不同，想要掌握报纸新闻内涵，需要设计人员全面掌握报纸的办报宗旨和服务对象基础上，采用针对性版面语言对新闻进行描述，创造出更具个性、特点的版面。
如新闻版面设计要以沉稳为主，版式设计要庄重、大气；生活版设计要足够时尚、灵动，版式设计要多元、灵巧；副刊版设计要足够生动、典雅，版式设计要突出文化气息等。
其中，报头设计尤为重要，报头设计元素必须要服务报名的大主题，保证报名视觉效果可以超过其他设计元素，在设计当中需要立足于报纸整体风格、市场定位，去设定报头板式、报眉板式，并在此基础上对版面其他内容进行设计。
4 结束语综上所述，在读图时代背景下，人们对新闻传播提出了更高要求，因此报纸版面设计必须要能够顺应时代发展需求，注重报纸板式的视觉冲击力，创新报纸板式设计语言。
基于局部同态性的自适应彩色图像分割方法
微 处 理 机M I CROPROCE SSORS基于局部同态性的自适应彩色图像分割方法贾恒燕,张新荣,庞银卓(天津大学电子信息工程学院,天津300072)摘 要:提出了一种基于局部同态性和空间邻接关系的彩色图像分割方法。
首先利用局部同态性得到H图像来确定种子区域,进而进行区域生长形成图像的初始分割区域。
然后利用颜色和空间邻接关系确定的区域距离进行区域合并,直到满足所给的停止区域合并的规则为止。
实验结果表明了该方法的有效性。
关键词:局部同态性;H图像;区域生长;区域合并中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:1002-2279(2007)01-0086-03Self_adapti v e Co l o r I m age Seg ment a ti o n Usi n g Local Ho mogeneit yJI A H eng-yan,Z HANG X i n-rong,PANG Y in-zhuo(School of Electronic and Infor m ation E ngineer i ng,T ianjin Un i vers it y,T i anj i n300072,China)Abst ract:This paper pr oposes an novel i m age seg m entati o n m ethod based on l o cal ho mogeneity and spatia l ad jacent infor m ation.F irs,t local ho m ogeneity are used to get the H-i m age,w hich a i m s to deter-m ine seed reg ions,and then,a reg i o n gro w i n g m e t h od is i n troduced to for m the i n itial seg m ented regions.F i n ally,the initial seg m en ted reg ions are m erged accordi n g to the reg i o n d i s tance defined by co lordistance and spatia l adjacent infor m a ti o n.The experi m ents pr ove t h e e fficiency o f this m ethod.K ey w ords:Loca l ho m ogene ity;H-i m age;Reg ion gro w ing;Reg ion m er g ing1 引 言图像分割就是将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合,是图像处理与机器视觉的基本问题之一。
一种改进的基于区域生长的彩色图像分割方法_刘俊
图1
算法流程图
域将像素合并到它最近的种子区域 。 7］提出的方法， 本文中， 我们改进了文献［ 将区域合并优 考虑到了未被处理的种子点的合并 ， 并提出了自己的合并方 化， 法。我们合并了不相关的像素点 、 优化了区域合并方法， 从而得
收稿日期： 2011 － 11 － 14 。 校 世 博 专 项 （ SK201053 ） ； 校 基 金 项 目 （ SK201028 ） 。刘俊， 硕士生， 主研领域： 图像处理， 模式识别。 马燕， 教 授。陈坤， 硕士生。
摘
要
提出一种改进的基于区域生长的彩色图像分割方法 。首先， 将图像从 RGB 颜色空间转换到 YCbCr 颜色空间。 其次， 自
动选取种子点， 利用区域生长法进行分割 。最后， 使用改进区域合并算法合并相似的 、 小尺寸的区域。 对网上随机抽取的图像进行 实验结果证明了提出方法的有效性 。 了测试， 关键词 中图分类号 彩色图像分割 TP301 种子点 区域生长 A 区域合并
表 1 阈值选取与种子个数关系表
Cb， Cr 的标准方差： 第二步： 分别计算 3 × 3 邻域像素的 Y， σx =
第三步： 计算总标准方差：
槡
1 9
∑（ x
i =1
i
－ x）
2
（ 3）
σ = σ Y + σ Cb + σ Cr 准方差的最大值： σ N = σ / σ max 第五步： 求出该像素与邻域像素的相似性 H： d max = max8 i = 1 （ di ）
Cb = Cr
Y
－ 39 ． 797 － 74 ． 203 112 × － 93 ． 786 － 18 ． 214 112
一种自适应彩色图像分割算法
收稿日期:2004-10-12作者简介:张 琳(1979—),女,河北秦皇岛人,硕士研究生,研究方向为数字图像处理与模式识别。
一种自适应彩色图像分割算法张 琳,蔡灿辉(华侨大学计算机与信息工程学院,福建泉州362021)摘 要:目前对图像分割技术的改进一般是通过优化某种特定的算法来实现的,这样会把对彩色的分割能力拘泥在某个范围内,而文中专门针对彩色信息采用有自适应性的级联多种方法的聚类算法,在逐步的优化中,提高对彩色的分割能力,实现对彩色图像的更为清晰细致的分割。
该方法在单纯的针对色彩信息时,取得了很好的实验测试效果。
关键词:直方图;自适应;级联;图像分割中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:1005-3751(2005)07-0057-03An Adapting Algorithm for Color Image SegmentationZHAN G Lin ,CA I Can 2hui(Department of Computer and Information Engineering ,Huaqiao University ,Quanzhou 362021,China )Abstract :Presently improvement of algorithm for image segmentation has been achieved by improving a special algorithm ,but the effect of the segmentation will be restricted in a certain range.This paper adopted an adapting clustering algorithm with making a cascade of many techniques ,so it can improve the ability of the segmentation of the color image by optimizing algorithm at every step and segment distinctly object based on color image.The testing result shows this arithmetic is very effective to the color image.K ey w ords :histogram ;adapting ;cascade ;image segmentation0 引 言图像分割是图像处理的基础,分割是图像分析的初始步骤之一,也是图像处理最原始的问题。
基于局部和全局信息的自适应水平集图像分割
基于局部和全局信息的自适应水平集图像分割蔡青;刘慧英;周三平;孙景峰【期刊名称】《强激光与粒子束》【年(卷),期】2017(029)002【摘要】针对仅采用局部或全局信息无法快速准确分割灰度不均匀图像的问题,提出了一种基于局部和全局信息的自适应水平集图像分割模型.首先,利用图像局部信息和全局信息建立局部能量项和全局能量项,并且利用演化曲线轮廓内外小邻域的灰度均值差作为自变量,建立了权重函数模型,实现了局部能量项和全局能量项之间权重的自适应调整,提高了模型分割灰度不均匀图像的效率和准确性.其次,提出了一种新的能量惩罚项,避免了水平集函数的重新初始化,增强了数值计算的稳定性.最后,为验证模型的优越性,将模型与CV模型、LBF模型和LGIF模型进行了对比,并通过分割时间、迭代次数以及相似度等指标对分割结果进行了客观、定量分析.最终结果表明:该模型不但对初始轮廓具有较高鲁棒性,而且对灰度不均匀图像具有较高的分割准确性与分割效率.【总页数】8页(P24-31)【作者】蔡青;刘慧英;周三平;孙景峰【作者单位】西北工业大学自动化学院,西安710072;西北工业大学自动化学院,西安710072;西安交通大学人工智能与机器人研究所,西安710049;西北工业大学自动化学院,西安710072【正文语种】中文【中图分类】TN957.52【相关文献】1.结合全局和局部信息的水平集图像分割方法 [J], 刘晨;池涛;李丙春;张宗虎2.融合全局和局部信息的水平集乳腺MR图像分割 [J], 张旭梅;范虹;乔柱3.基于水平集的局部自适应图像分割方法 [J], 王君伟;刘利雄4.基于水平集的局部自适应图像分割方法 [J], 王君伟;刘利雄;5.融合全局和局部图像信息的水平集医学图像分割方法 [J], 盛朗;朱清;陈进;居小平因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
一种基于区域的彩色图像分割方法
一种基于区域的彩色图像分割方法
周咏梅;徐德智;阳爱民;柳萍
【期刊名称】《计算技术与自动化》
【年(卷),期】2006(25)3
【摘要】提出一种基于区域的彩色图像分割方法,该方法首先选用适当的彩色空间对图像中的每个像素抽取颜色、纹理及空间位置等综合特征,形成基于像素的综合特征空间;利用模糊C均值聚类方法,在综合特征空间中进行聚类,利用模糊熵的原理获得最佳聚类的簇数目,得到初步的区域分割,最后利用连接原理对图像区域进一步分割.该方法还提供了丰富的区域特征.
【总页数】3页(P105-107)
【作者】周咏梅;徐德智;阳爱民;柳萍
【作者单位】中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,410083;湖南工业大学,计算机系,湖南,株洲,412008;中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,410083;湖南工业大学,计算机系,湖南,株洲,412008;湖南工业大学,计算机系,湖南,株洲,412008【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.一种基于区域的彩色图像分割方法 [J], 张语涵;孙劲光;苗锡奎
2.一种基于区域分级合并的彩色图像分割方法 [J], 张长青;葛文英;刘国英
3.一种基于区域的彩色图像分割方法 [J], 柳萍;阳爱民
4.一种改进的基于区域生长的彩色图像分割方法 [J], 刘俊;马燕;陈坤
5.一种基于混合方法的彩色图像分割算法*----结合分水岭算法、种子区域生长和区域合并的混合方法 [J], 徐国雄;王海娜;胡进贤;王立强;卜应敏;;;;;
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文献标 识 码 ： Ａ
文章编 号 ：０ ２—２ ７ （ ０ ７ ０ — ０ ６— ３ １０ ２ ９ ２ ０ ） １ ０ ８ ０
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１ 引 言
类方法 。典型的有统计分类方法 、 模糊分类方法 和 神经网络分类方法等 。 利用图像空间区域信息的方法主要是利用区域 图像分割就是将图像表示为物理上有意义的连 通区域的集合 ， 图像处理与机器视觉的基本 问题 （ 是 象素） 间的邻接和相似性进行 区域生长和区域 之 之一。一般可以通过对 图像 的不同特征如边缘、 纹 合并 。种子区域选择的优劣对于区域生长具有很大 理、 颜色、 亮度等的分析达到图像分割 的目的。通常 的影响 ， 而如何合理的制定合并和停止合并的规则 的图像分割是为了进一步对 图像进行分析 、 识别 、 跟 则是区域合并时的关键问题 。文献 ［ ］ ３ 中在确定种 子 区域 时需要 进行 颜 色 量 化 ， 后 根据 量 化颜 色 确 然 踪、 理解等 ， 分割的准确性直接影响到后续任务的有
维直方 图阈空间区域信息 和光谱信息 的图像 分割方法 ， 这类分割方法典型的包括 区域分裂 一 合 并、 生长法和多光谱图像分割等。 （） ３ 利用图像 中灰度变化最强烈 的区域信息方 法 一 边缘 检测 方法 ， 这一类 方 法是 Ｍａｔ 论 中主要 ｒ理
ｓａ ａ ａｊｃｎ ｆｒ ｔ ｎ ｉ ｔ ｌ ａ ｈｍｏｅ ｅ ｒ ｕｅ ｅ ｔｅＨ—ｉ ａｅ ｗ ｉ ｉ ｓ ｏ ｅ ｒ ｐ ｔ ｄａｅｔｎｏｍａ ｏ ．Ｆｒ ，ｏｌ ｏ ｇｎ ｉ ａｅ ｓｄｔ ｇｔ ｉ ｌ ｉ ｉ ｓ ｃ ｙ ｔ ｏ ｈ ｍ ｇ ， ｈｃ ａ ｔ － ｈ ｍ ｔｄ ｅ ｍｉｅｓｅ ｅ ｏ ｓ ｎ ｄ ｔｅ ，ａ ｒ ｉｎ ｇｏ ｉｇ ｍ ｔ ｄ ｉ ｉ ｒｄ ｃｄ ｔ ｆ ｍ ｔｅ ｉｉａ ｓｇ ｎｅ ｎ ｅｄ ｒｇ ｎ ，ａ ｎ ａ ｏ ｒ ｎ ｅ ｏ ｓ ｎ ｏ ｕ ｅ ｏ ｏ ｔ ｍｅｔ ｉ ｈ ｇ ｗ ｈ ｔ ｒ ｈ ｎ ｉ ｅ ｌ ｄ ｒｓ ｎ 。 ｉ ｌ ，ｔｅ ｉ ｔ ｅ ｅｔｄ ｒｇ ｎ ｒ ｍ ｒｅ ｃｏｄｎ ｏｔｅｒｇ ｎ ｄｓ ｎ ｅｄ ｆ ｅ ｙ ｅｉ ｓＦｎ ｌ ｈ ｎｉ ｓｇ ｎｅ ｅｉ ｓａｅ ｅｇｄ ａｃｒｉｇｔ ｅ ｏ ｉ ａｃ ｅ ｎ ｄ ｂ ｏ ａｙ ｉａ ｍ ｌ ｏ ｈ ｉ ｔ ｉ ｃｌ ｄｓ ｎ ｅａｄｓａ ａ ａｊ ｅｔ ｎｏ ａ ｏ ．Ｔ ｅｅｐ ｒ ｎｓ ｒｖ ｅｅ ｉｉ ｃ ｆ ｉ ｍ ｔｏ 。 ｏｏ ｉａ ｃ ｐ ｔ ｄａ ｎ ｒ ｔ ｎ ｈ ｘ ｅ ｍｅｔ ｐｏｅｔ ｆｃｅ ｙｏ ｓ ｅ ｄ ｒ ｔ ｎ ｉ ｌ ｃ ｉ ｍ ｉ ｆ ｉ ｈ ｎ ｈ ｔ ｈ Ｋ ｙｗ ｒ ｓ Ｌ ｃ ｏ ｏｅ ｅ ） Ｈ — ｍ ｇ ； ｅ ｏ ｒｗ ｎ ； ｅ ｏ ｅｇｎ ｅ ｏ ｄ ： ｏａ ｈ ｍ ｇｎｉｒ ｌ ｔ； ｉ ａｅ Ｒ ｇ ｎｇｏ ｉｇ Ｒ ｇ ｎｍ ｒｉｇ ｉ ｉ
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效性 ， 因此具 有十 分重要 的意义 。
至今人们 已经提出了上千种图像分割方法 ， 大 体上可分为四类 ： （） １利用图像灰度统 计信息 的方法 ： 典型的有
定种子区域 ， 进行增量式 区域生长 ， 它没有考虑到图 像的局部信息 。文献［ ］ １ 在确定种子 区域时利用局 部 同态性同时考虑了图像 的全局和局部信息 ， 区 在 域合并时使用了基于阈值 的方法。然而使用阈值的
态 性得到 Ｈ 图像来 确定 种子 区域 ， 而进行 区域 生长形 成 图像 的初 始 分 割 区域。 然 后利 用颜 色和 进 空 间邻接 关 系确定 的 区域距 离进 行 区域 合并 ， 到满足 所 给 的停 止 区域 合 并 的规 则 为止 。 实验结 直 果 表 明 了该方 法 的有效 性 。 关键词 ： 部 同 态性 ； 图像 ； 局 Ｈ 区域 生长 ； 区域合 并
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Ｎｏ １ ．
微
处
理
机
第１ 期
２０ ０７年 ２月
Ｆ ｂ． ２ Ｏ ｅ ，Ｏ ７
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基 于局 部 同态 性 的 自适应 彩 色 图像 分 割方 法
贾恒 燕， 张新 荣， 庞银 卓
（ 津 大学 电子信 息工程 学院 ， 天 天津 ３０７ ） ００ ２ 摘 要 ： 出了一种基 于 局部 同态 性和 空间邻 接关 系 的 彩色 图像 分 割方 法 。首 先利 用 局部 同 提
一
方法终止区域合并会使合并受到局部区域之间距离 的影响， 阈值 的选取也需要根据不同的图像进行调