基于hsi空间彩色差的快速水平集分割方法
基于HSI色彩坐标相似度的彩色图像分割方法
基于HSI色彩坐标相似度的彩色图像分割方法作者：李宁许树成邓中亮来源：《现代电子技术》2017年第02期摘要：该文提出一种基于HSI彩色空间的图像分割方法。
欧氏距离作为图像分割中常用的衡量像素点之间彩色关系的依据，在HSI坐标系下却不能很好地反应两个像素点之间的关系。
因此，提出相似度代替欧氏距离作为一种新的衡量两个像素点之间彩色关系的依据。
算法通过确定HSI分量中占主导地位的分量，建立彩色图像分割模型，创建一个和原图尺寸一样的颜色相似度等级图，并利用相应的颜色相似度等级图的颜色信息对像素点进行聚类。
实验结果表明，所提出的分割算法具有很强的鲁棒性和准确性，在其他条件相同的情况下，基于相似度的分割方法优于基于欧氏距离为基准的彩色图像分割。
关键词：图像分割； HSI彩色空间；颜色相似度；欧氏距离中图分类号： TN911.73⁃34 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X（2017）02⁃0030⁃04Abstract： A new method for color image segmentation which based on HSI color space is presented in this paper. Euclidean distance as a common basis of measuring the colour relationship between two pixels can not reflect the relationship between the two pixels in the HSI coordinate system. Therefore， the traditional Euclidean distance is abandoned， and the color similarity is proposed as a new basis of measuring the relationship between the two pixels. The algorithm is used to build the color image segmentation model by at determining the dominant component in the HSI components and create a color similarity level picture with the size same as the original picture. The color information of the corresponding color level diagram is adopted to cluster the pixel points. The experimental results show that the segmentation algorithm has strong robustness and high accuracy，and under the same conditions， the segmentation method based on similarity is better than the segmentation method based on Euclidean distance.Keywords： image segmentation； HSI color space； color similarity； Euclidean distance0 引言基于彩色信息的图像分割算法在计算机视觉中扮演着重要的角色，并广泛应用于各个领域。
基于HSI空间和K_means方法的彩色图像分割算法
Ql ( i) 代表第 i 次迭代后属于第 l 类的特征点集
合. 式 (1) 的含义即将每个特征点赋予均值离它最
近的类.
(3) 第 i 次迭代后 ,更新每个类的均值 μl ( i +1) :
∑ μil+1
=
1 Nl
x
g
∈Q( li)来自(x)(2)
式中 , N l 是 Q l ( i) 中的特征点个数.
(3) 在低饱和区由于 S 值较小 , 比较接近灰度 区域 ,因此可以利用亮度 I 对低饱和区进行分割.
通过以上分割步骤 , 可以看出其中 H 分量和 I 分量相对来说更重要 ,是直接实施图像分割的变量 , 所以必须重点研究. 因为受光源强度变化等原因 ,同 一物体表面的 I 分量并不唯一 ,而 H 值是受物体反 射表面自身的反射率所决定 ,所以其值唯一.
2 HSI 空间中的 K2means 聚类算法
2. 1 K2means 聚类算法
在特征空间中分成 K 个聚类的常用方法是 K2
均值法. 令 x = ( x 1 , x 2 , …, x n) 为 n 维特征空间中
的一点 , g ( x ) 为 x 处特征值 ,则 K2means 聚类算法
主要有以下步骤[6 ] :
C1 = 1 - 1/ 2 - 1/ 2 G
(3)
C2
0 - 3/ 2 3/ 2 B
HSI 中各分量值计算公式如下 :
I= Y
(4)
S = C21 + C22
(5)
Arc cos ( C2/ S )
C1 ≥0
H = 2π - Arc cos ( C2/ S ) C1 < 0
(6)
HSI 模型如图 1 所示 ,圆为色调的边界 ,标注出
基于HSI和LAB颜色空间的彩色图像分割
基于HSI和LAB颜色空间的彩色图像分割一、本文概述随着科技的发展，图像处理技术在众多领域中的应用日益广泛，如医疗影像分析、卫星遥感、机器视觉等。
在这些应用中，彩色图像分割作为图像处理的核心技术之一，其重要性不言而喻。
彩色图像分割旨在将图像中的像素划分为若干个具有相似特性的区域，从而便于后续的图像分析和理解。
本文主要探讨基于HSI（Hue, Saturation, Intensity）和LAB （Lightness, a, b）颜色空间的彩色图像分割方法。
HSI颜色空间更接近人类视觉感知，能够较好地反映颜色的本质特征，而LAB颜色空间则具有感知均匀性，能够更好地适应不同光照条件下的图像分割。
本文首先介绍HSI和LAB颜色空间的基本原理及其在彩色图像分割中的应用优势。
接着，详细阐述基于这两种颜色空间的彩色图像分割算法，包括预处理、特征提取、分割策略等关键步骤。
通过实验验证所提方法的有效性和准确性，并与现有方法进行比较分析，以展示其在彩色图像分割领域的应用潜力。
二、相关技术研究综述彩色图像分割是计算机视觉领域的一个重要任务，旨在将图像划分为多个具有相似性质的区域。
这一过程的实现依赖于颜色空间的选择和相应的分割算法。
在众多颜色空间中，HSI（色调、饱和度、强度）和LAB（亮度、a通道、b通道）因其与人类视觉感知的紧密关联而受到广泛关注。
HSI颜色空间以人类视觉系统对颜色的感知为基础，其中色调（Hue）描述了颜色的基本属性，如红色、绿色或蓝色饱和度（Saturation）表示颜色的纯度或鲜艳程度强度（Intensity）则与颜色的亮度或明暗程度相关。
这种颜色空间对于颜色分割特别有用，因为它与人类对颜色的直观感知更为接近。
LAB颜色空间则是一种基于人眼对颜色亮度和色差的感知而设计的颜色模型。
L通道表示亮度信息，而a和b通道则分别表示绿色到红色以及蓝色到黄色的色差。
LAB颜色空间的一个显著优点是它的色域比RGB更广，且其亮度通道与色度通道是分离的，这有助于在分割过程中保持颜色的一致性。
基于高斯分布估计的快速水平集分割方法研究
作 者 简 介 ：张 思 维 （ ９ ９பைடு நூலகம்） 男 ，河 南项 城 人 ，讲 师 ，硕 士 １７ 一 ，
・
１ ４・
张思维 ：基于高斯分布估计 的快 速水平集分割方法研究
图像分割方法［ ． Ｊ 电子信息 学报 ，０ ４１） １４ —１５ ． ］ ２ ０ （２ ：８ ９ ８ ５
快速水平集 方法 ，通过 引入 基于梯度和基 于阈值 的速 度项 ， 极大地 提高 了分割速度 ， 但难 以分 割复杂 目标 ． 本文将 高斯 分布估计思 想引入快速水平集模 型 ，
Ｉ （，）ｃ ｎ（ｘｙ）ｘ ｙ ｏ ｘ ～ｏ Ｏ ，） ｄ ＋ ［ ｌ （ ｄ Ｉ
Ｌ （ Ｙ一 （ ＨＯ ，） ｘｙ （ Ｉｘ ）ｃ １ （ｘ ）ｄｄ ， １ ｉ ， ｌ 一 （ｙ ） ）
摘 要 ：传 统 的 Ｃ Ｖ模 型 只 能 用 于分 割 灰 度 分 布 比 较 均 匀 、 目标 与 背 景 灰 度 均 值 差 异 较 大 的 图像 ， 因 需要 求 解 且
偏微 分方程导致 分割速度很 慢．文章在传统快速 水平集分割模型的基础上 ，将 高斯分布估计 引入速度 项 ， 使得快
灰度分 布不均匀 的图像 ，分割效果不理想 ；二是分割
函，当能量值 最小时对应的 曲线 即是 目标 轮廓线 ．早
期 ，演化 曲线是用参 数方程描述 的，这种方法下 ，曲 线 的拓 扑结构难 以改 变 ，灵活性差 ．水平集 理论 提 Ｊ 出后 ， 曲线 由原来 的参数方程描述变 为零水平集表 示 ． 水平集表示下 ， 能量泛 函求最值变为求解偏微分方 程 ，
其 中 ／≥ ， ， ＞０ ｃ 和 ｃ 分别 为轮廓 线 内部和外 ｔ ０ ，。 ｂ 部 的灰度平均值 ．（） １式右端 的前两项是平滑项 ，后两 项是驱 动 曲线 演化 的动力项 ． 由（） １式可 以看 出 ，Ｃ Ｖ
基于HSI色彩空间与FFCM聚类的葡萄图像分割
基于HSI色彩空间与FFCM聚类的葡萄图像分割宋西平1，李国琴1，罗陆锋1，2，邹湘军2，张丛1（1．天津职业技术师范大学机械工程学院，天津300222；2．华南农业大学工程学院，广州510642）摘要：为适应农业采摘机器人对葡萄对象快速准确识别的需要，提出了基于HSI色彩空间与以直方图信息为特征的快速模糊C－均值聚类（FFCM）算法相结合的葡萄图像分割方法。
该方法以H分量作为葡萄图像聚类分割的处理数据，根据FFCM算法对灰度图像聚类分割。
试验对夏黑葡萄果实在自然光、顺光、背光照射环境下拍摄的图像进行分割。
结果表明：葡萄图像分割方法能够快速且较好地从复杂自然环境中将葡萄目标分割出来，为葡萄采摘机器人的研制提供了重要参考。
关键词：葡萄；图像分割；HSI色彩空间；直方图；快速模糊C－均值聚类中图分类号：TP391．41；S663．1文献标识码：A文章编号：1003－188X（2015）10－0040－050引言图像分割是图像分析、计算机视觉等领域的关键问题，是利用某种相似性准则，将图像中具有不同意义的部分分割成互不相交区域的过程［1］。
自然图像的复杂多变性决定了从模糊聚类的角度来考虑图像分割是比较合理的［2］。
近年来，美国、日本、荷兰、比利时等国家成功研制出农业方面的采摘机器人，将机器视觉技术引入了农业采摘机器人的领域中［3－6］，也对适用于多种采摘对象的农业采摘机器人的发展提出了迫切需要。
农业采摘机器人的作业环境相对复杂，适合于以聚类算法来确定采摘对象。
其中，模糊C －均值聚类算法（FCM）图像分割算法是一种常用的聚类算法，其基本思想是根据图像像素和聚类中心的加权相似性测度，对目标函数进行迭代优化以确定最佳聚类［7］。
其虽然可有效地进行聚类分割，但由于样本数据量大，会增加迭代次数，且其给定的参数值不一定为最优值，导致无法达到快速、准确聚类分割，给农业采摘机器人的快速准确识别带来一定的困难。
因此，对于彩色图像的分割，从色彩空间中寻找适用于分割问题的颜色模型，成为近年的研究热点。
基于hsi空间彩色差的快速水平集分割方法
基于hsi空间彩色差的快速水平集分割方法在图像分割领域，很多研究者使用不同的算法来提高图像分割的准确度和效率。
水平集分割（Horizontal Segmentation）技术是一种有效的分割技术，它能够根据像素的垂直灰度梯度来快速分割图像。
但是，传统的水平集分割方法很难应用于彩色图像，因为其灰度变化不明显。
因此，为了在彩色图像上实现高效的分割，研究者提出了基于HSI空间彩色差的快速水平集分割（Fast HSI-Based Horizontal Segmentation）方法。
HSI空间是一种颜色空间，它是根据空间位置，像素灰度和色度变化组成的RGB空间，其把图像颜色分解为色彩（hue），饱和度（saturation）和亮度（intensity）三个因素。
随着HSI颜色空间的不断发展，研究人员开始开发基于该空间的图像处理算法，以解决图像分割等计算机视觉问题。
基于HSI空间彩色差的快速水平集分割方法将像素的颜色分为两个类别：一个类的颜色是彩色的，一个类的颜色是灰度的。
利用这种分类，基于HSI空间彩色差的快速水平集分割方法能够利用HSI空间的彩色差来检测图像的水平线。
根据检测的水平线，可以实现快速的图像分割。
基于HSI空间彩色差的快速水平集分割法的具体实现步骤如下：首先，将图像转换为HSI空间，然后，对每个像素的HSI空间进行彩色差分析，以检测图像的水平线。
最后，通过检测的水平线实现快速的图像分割。
与传统的水平集分割方法相比，基于HSI空间彩色差的快速水平集分割方法具有若干优点：首先，它可以提高图像分割的准确性，可以帮助更好地提取图像轮廓；其次，它可以有效减少图像分割消耗的时间，更快地实现分割；最后，它可以有效应用于彩色图像，从而更好地提取特征。
因此，基于HSI空间彩色差的快速水平集分割方法是一种有效的图像分割方法，它可以提高图像分割的准确性和效率，有效地处理彩色图像，并减少分割消耗的时间。
另外，在实现该方法时，还可以结合其他图像分割算法，如K-Means聚类算法，以进一步提高图像分割的性能。
一种彩色图像快速分割方法
一种彩色图像快速分割方法
杜建强;卢炎生
【期刊名称】《小型微型计算机系统》
【年(卷),期】2009(030)007
【摘要】提出一种基于HSI和FCM的彩色图像快速分割算法CISHF.首先将彩色图像从RGB色彩空间转换到HSI空间,然后联合利用S(饱和度)分量和 I(亮度)分量进行粗分割,最后针对H(色调)分量进行模糊聚类.根据色调数据的特点,修正了样本数据到聚类中心的距离计算公式,给出统计有效样本权重的算法,对于有效色调值进行样本加权聚类,加快了聚类速度.实验表明,CISHF算法的运算性能大大高于标准FCM算法,获得了较好的彩色图像分割效果.
【总页数】5页(P1412-1416)
【作者】杜建强;卢炎生
【作者单位】华中科技大学,计算机学院,湖北,武汉,430074;江西中医学院,计算机学院,江西,南昌,330006;华中科技大学,计算机学院,湖北,武汉,430074
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.一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 [J], 张改英;张讲社
2.一种快速的模糊C均值聚类彩色图像分割方法 [J], 杜海顺;汪凤泉
3.基于K均值聚类的彩色图像快速分割方法 [J], 蔡志华
4.一种快速彩色图像颜色分割算法 [J], 费峥峰;赵雁南
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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彩色图像分割算法的研究_2_2HSI颜色空间_18_20
102.2 HSI 颜色空间HSI 颜色空间是从人的视觉系统出发，用色调(Hue)、色饱和度(Saturation 或Chroma)和亮度 (Intensity 或Brightness)来描述色彩[]4。
HSI 颜色空间可以用一个圆锥空间空间来描述。
用这种 描述HSI 色彩空间的圆锥空间相当复杂，但确能把色调、亮度和色饱和度的变化情形表现得很清楚。
通常把色调和饱和度通称为色度，用来表示颜色的类别与深浅程度。
由于人的视觉对亮度的敏感 程度远强于对颜色浓淡的敏感程度，为了便于色彩处理和识别，人的视觉系统经常采用HSI 颜色空间，它比RGB 颜色空间更符合人的视觉特性。
在图像处理和计算机视觉中大量算法都可在HSI 颜色空间中方便地使用，它们可以分开处理而且是相互独立的。
因此，在HSI 颜色空间可以大大简化图像分析和处理的工作量。
HSI 颜色空间和RGB 颜色空间只是同一物理量的不同表示法，因而它们之间存在着转换关系。
HSI 空间如图2-2：图2-2 HSI 空间Fig.2-2 the space of HSI从RGB 到HSI 的空间转换：给定一幅RGB 彩色格式的图像，对任何三个归一化到[0, 1]范围内的R,G ,B 值，其对应的H,S,I 分量可用下面的公式得到：H =arcos ()()[]()()()[]⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧−−+−−+−2122/B G B R G R B R G R (2-8) S=1-B G R ++3[min(R,G ,B )] (2-9)I =)(31B G R ++ (2-10) 另一方面，如果已知HSI 空间色点的H,S,I 分量，也可以将其转换到RGB空11间。
若设S, I 的值在[0,1]之间，R 、G 、B 的值也在[0,1]之间，则从HSI 到RGB 的转换公式为（分三段以利用对称性）：(1)当H 在[0 ,120 ]之间：B =I (1-S ) (2-11)R =I ()⎥⎦⎤⎢⎣⎡−+H H S 60cos cos 1 (2-12) G=3I-()R B + (2-13)(2)当H 在[120 ,240 ]之间：R =I (1-S ) (2-14)G =I ()()⎥⎦⎤⎢⎣⎡−−+H H S 180cos 120cos 1 (2-15) B =3I-(R +G ) (2-16)(3)当H 在[240 ,360 ]之间：G =I (1-S ) (2-17)B =I ()()⎥⎦⎤⎢⎣⎡−−+H H S 300cos 240cos 1 (2-18) R =3I-(B +G ) (2-19)HSI 空间有两个重要的特点。
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。
一种基于HSI空间的红外测量图像伪彩色编码方法
一种基于HSI空间的红外测量图像伪彩色编码方法李晓冰【摘要】Due to the severely unbalanced gray scales of infrared measurement images, the pseudo-color images generated by traditional HIS space coding are always confined to few colors. Combining threshold segmentation theory with the distribution of gray scale and requirements on image processing, this paper proposes a HIS-space-based pseudo-color coding method for infrared image to solve the above problem. The experimental results showed that the proposed method is fairly self-adaptive, easy to implement and the processed pseudo - color images are polychromic.%由于红外测量图像灰度分布极不均衡,采用传统的HSI空间(Hue Saturation Imensity,HSI)编码方法对红外测量图像进行伪彩色变换时,常常导致变换后的伪图像色彩仅仅局限于少数几种颜色.针对此问题,本文结合阈值分割理论,根据红外测量图像的灰度分布特性及图像处理要求,提出了一种基于HSI空间的红外测量图像伪彩色编码方法.实验结果表明:采用该方法编码的伪彩色图像色彩丰富,且方法具有较好的自适应性,易于实现.【期刊名称】《测试技术学报》【年(卷),期】2012(026)004【总页数】5页(P343-347)【关键词】测量图像;HSI空间;伪彩色编码;间值分割;灰度【作者】李晓冰【作者单位】中国人民解放军92941部队96分队,辽宁葫芦岛125000【正文语种】中文【中图分类】TP391.4由于红外传感器在光电经纬仪中的广泛应用,使目标的红外测量图像一般达到14位记录,其图像灰度达到214级,然而,人眼对灰度图像只能区分出数10种不同的灰度级,因此,制约了对测量图像的处理.但是,人眼对彩色的分辨率可达数百种甚至上千种,说明人眼对彩色的变化远比灰度的变化敏感[1],因而对灰度图像进行伪彩色变换是一种非常有效的图像增强技术[2].伪彩色变换中,基于HSI空间的伪彩色编码[3],由于算法简单、易于实现,得到广泛应用.但是,目前HSI空间伪彩色变换大多数都是围绕灰度分布范围进行线性编码,没有考虑到图像灰度像素的实际分布.而一般测量图像的分布都是极不均匀的,直接进行均匀灰度编码往往导致数量分布较少的像素占据较多的灰度级范围,而数量分布较多的像素占据较少的灰度级范围,造成图像色彩分布不均衡,图像细节损失较大.当然,文献[4,5]也提出了一种利用图像中最高灰度级和具有像素数最多的灰度级进行编码的方法,但是,由于图像噪声的问题,此方法对于直方图分布不均匀的图像效果并不好.基于以上原因,本文将灰度阈值分割理论应用到HSI空间编码中,对目标区域和背景区域分别进行编码,从而提出了一种基于HSI空间的红外测量图像伪彩色编码方法.1 传统HSI伪彩色编码在红外测量图像中的局限性物体的颜色可用色调、色饱和度及亮度来描述,即HSI,其中 H为色调,描述纯色属性;S为色饱和度,描述纯色被白光稀释的程度;I为亮度.目前较为通用的HSI空间伪彩色变换是基于直方图的方式[6],灰度图像直方图如图1所示,g i表示输入图像灰度级,g m表示输入图像的最高灰度级,g′表示图像最多像素对应的灰度级.对于具有 256级灰度的灰度图像来说,任意空间(x,y)处的灰度值可以用 f(x,y)来表示,其中0≤f(x,y)≤255.为了使伪彩色图像的亮度和灰度图像的灰度具有一致性,一般令为了使不同的灰度对应不同的颜色,一般色调的经典做法为这样,伪彩色的色调变化与灰度图像灰度分布相对应.式(2)中的系数是为了保证灰度级 f(x,y)在 0～255的范围内变化时,使 H值在0～2π的范围内变化.从式(2)可以看出:色调只是按灰度均匀分布的情况进行变换的,并与像素分布无关,当然,某些文献[3-5]采用统计灰度最大值和最小值的方法,即图1 直方图F ig.1 Histogram为了使伪彩色变换后图像亮度和灰度图像亮度具有一致性,令从式(4)可以看出:虽然可以限制灰度的整体变换范围,但是,对于范围内的灰度断点却无能为力,更谈不上将所有像素的灰度分布范围信息加以利用的程度上了.这样,对于灰度往往偏向一边,而且对于灰度分布范围内存在较大区域断点的红外测量图像,往往造成伪彩图像目标区域仅仅包含一种或有限的几种颜色,导致其处理的目标伪彩图像细节分辨效果还不如原始灰度图像,因此,传统HSI伪彩色编码对于测量图像存在着较大的局限性.2 改进的红外测量图像HSI伪彩色编码2.1 测量图像的自适应分割一般HSI伪彩色编码不能适应测量图像的主要原因是:编码方式按固定灰度变化,即使采用直方图信息,也仅仅利用了最多像素的灰度级和不同灰度级像素数分布信息.但是,由于测量图像一般目标所占像素数较少,自然目标区域所分的伪彩颜色数就更少了.基于红外测量图像的以上特性,本文首先对红外测量图像进行阈值分割,求取阈值,将图像分割为目标和背景两部分,虽然目前的分割方法还不能实现完全准确的目标分割,但是,其实际分割值往往在理想分割阈值附近.本文采用最大类间方差算法[7]计算图像的二值化阈值 T,它是由Otsu在1979年提出的一种受到广泛关注的阈值选取方法.基本思路是:选取最佳阈值,使得不同类间的分离性最好.该判决准则是基于灰度直方图的一阶统计特性,运算速度快.按照最大类间方差准则,从1～L改变k,并计算类间方差σ2,使式(7)最大的k即是红外测量图像伪彩色变换阈值 T.2.2 伪彩色的色彩分布由于红外测量图像主要是对测量目标进行处理,对背景内容的关心程度并不大,因此,在分配中可使目标区域的伪彩色密度大于背景区域.考虑到伪彩图像的人眼特性,进行伪彩色变换时将灰度级低的区域设置在蓝色附近,灰度级高的区域设置在红色附近,因为在红外测量图像中,灰度值越大其对应的温度也就越高,采用红色有使人发热高温的感觉,相反,在灰度值较低的区域采用蓝色为主色调.因此,本文将目标区域确定在黄色、红色和品红色区域,即暖色区域.将背景区域确定在蓝色、青色和绿色区域,即冷色区域.因为一般目标区域所占像素数较少,自然,分配后目标区域的色彩数大于背景区域,实现了增强目标区域的目的.2.3 伪彩色的彩色编码从HSI模型的横截面上可以看出:颜色按红、黄、绿、蓝顺序进行变换,以红色为变换起点.为了符合本文的色彩编码方式,本文将蓝色作为变换起点,按照由冷色向暖色过渡的方向变换,变换顺序为蓝、绿、黄、红.则编码方式如下从上面的编码过程中可以看出,对任意一个灰度级 f(x,y)来说,它对应于唯一一种颜色.色调分布以阈值 T为界,分为两个部分,小于 T的为背景部分,从蓝到绿;大于灰度T的为目标部分,从黄到品红.饱和度和亮度也遵循以阈值 T进行划分的原则,并且都是以阈值 T处为最大值.因为,对于测量图像来说,无论是目标定位还是目标跟踪,其目标边缘都是最重要的,因此,阈值处的灰度是变换的重点.3 实验结果与分析采用一帧红外火焰的8位灰度图像进行实验,图2为原始图像,图3为标准HSI伪彩色编码结果,图4为本文算法伪彩色编码结果.从图3(a)的标准HSI伪彩色编码结果图像中可以看到:其色彩内部无变化趋势,色彩衔接处没有过度,图像细节损失严重.这也可以从图3(b)、图3(c)和图3(d)的色度、饱和度及亮度图像中看出,因此,标准HSI伪彩色编码并不适合红外测量图像.从图4(a)的本文算法伪彩色编码结果图像中可以看到:色彩变化丰富,几乎包含整个色彩变换区域,能够清晰地变换出被测对象灰度变化的层次,符合被测对象温度的变换趋势.尤其是图2中心区域在灰度图像中仅仅表现为白色,但在图4(a)的伪彩色图像中可把白色边界区域细微的灰度变化体现出来.另外,从图4(b)的色度图像中也可以看到:其色调分布完全符合图2原始图像的灰度分布,反映了原始图像的细节信息,图4(c)和图4(d)的饱和度及亮度图像,变换趋势均匀,兼顾到目标和背景的所有区域,明显效果好于图3的标准HSI伪彩色编码结果.图3 标准 HSI伪彩色图像F ig.3 Pseudo-color image of standard H IS coding 图2 原始图像Fig.2 Origrinal image图4 本文算法伪彩色图像F ig.4 Pseudo-color image of th is paper coding实验证明:本方法所得到的伪彩色图像包含颜色丰富,符合实际温度由低向高变化的趋势.对比度明显提高,增强了图像的视觉效果.4 结论本文提出的基于红外测量图像的HSI空间伪彩色编码方法,解决了传统伪彩色编码中由于红外测量图像灰度分布不均衡,导致彩色数偏少的问题.其采用的自适应阈值技术,可适应于任何灰度不均衡的伪彩色图像,得到的伪彩色图像目标边缘色彩比较丰富,有利于目标的识别.因此,对于目标所占像素数较少的图像,其背景色彩有所减弱,但这对于测量图像的处理已经无关紧要了.参考文献:[1] Castleman K R.Digital image processing[M].Englew ood Cliffs:Prentice Hall,Inc.,1998.[2] 韩跃平,宋文爱.振动速度场测试系统及其伪彩色显示[J].测试技术学报,2002(4):252-254.Han Yueping,Song Wen'ai.Velocity fieldmeasuring system and it's disp lay in pseudo co lor[J].Journal of Test and MeasurementTechnology,2002(4):252-254.(in Chinese)[3] 曹茂永,郁道银.基于感知颜色空间的灰度图像伪彩色编码[J].光学技术,2002,28(4):367-371.Cao Maoyong,Yu Daoyin.Pseudocolor coding of gray imagebased on percep tualcolor space[J].Optical Technique,2002,28(4):367-371.(in Chinese) [4] 肖斌,王眩.基于直方图的HSI空间伪彩色编码研究[J].陕西师范大学学报(自然科学版),2007,35(1):61-63.Xiao Bin,Wang Xuan.A Gray image pseudo-color coding approach in HSIspacebased on image'shistogram[J].Journalof ShanxiNormal University(Natural Science Edition),2007,35(1):61-63.(in Chinese)[5] 秦文正,高爱华,刘卫国.基于直方图的红外图像互补伪彩色编码处理[J].激光与红外,2009,39(3):339-341.Qin Wenzheng,Gao Aihua,Liu Weiguo.Infrared image complementary pseudo-color coding based on histogram[J].Laser&Infrared,2009,39(3):339-341.(in Chinese)[6] 曹茂永,郁道银.基于H IS空间的灰度图像互补色伪彩色编码[J].光电工程,2002,29(2):63-66.Cao Maoyong,Yu Daoyin.G ray image comp lementary pseudo-color coding based on IHS space[J].Opto-electrooic Engineering,2002,29(2):63-66.(in Chinese)[7] Otsu N.A threshold selectionmethod from gray-levelhistogram[J].IEEE Trans.SMC,1979,9(1):62-66.。
基于HIS色彩空间的水平集彩色图像分割算法
Ａｌ ｇ ｏｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｆ ｏ ｒ Ｃｏ ｌ ｏ ｒ Ｉ ｍａ ｇ ｅ Ｓｅ ｇ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ Ｌ ｅ ｖ ｅ ｌ Ｓｅ ｔ ｓ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｈ Ｉ Ｓ Ｃｏｌ ｏ ｒ Ｓｐ ａ ｃ ｅ
１ 引言
图像 分割作 为图像处 理的基础环 节 ， 一直是 图像工 程领 域 中的热点和难点 问题。几 十年 来 ， 研究者 们不断 探索 新的 图像分 割 的方法 ， 以使分割效 果更逼近 于实 际 应用 。Ｏ ｓ ｈ ｅ ｒ ａ ｎ ｄ Ｓ ｅ ｔ ｈ ｉ ａ ｎ …于 １ ９ ８ ８年首先提 出了水平 集方法 ， 该方法是一种基于偏微分方程 的图像处理 方法 ， 具有 自由拓扑变 换 、易集成 多种特征 的优点 。由于水平 集方法 是建立在 图像灰度信 息的基础上 ，因此 ， 对于 彩 色 图像 ， 颜色不 同但 灰度信息相 同或相 近时 ， 分割效 果 较差 ， 且分割速度较慢 ， 从而 给实何能够有效快速地分割彩色 图像 的问题 ， 本 文提 出了一种基于 ＨＩ Ｓ 色彩 空间的快速水平集彩 色图像 分割 算法 。 首先 ， 为了提高分 割速度 ， 本文 采用改进 的 ＣＶ模 型的快速水 平集方法进行 图像演化 。其次 ， 针对彩 色图像 ， 本文 采用在 ＨＩ ｓ
色彩 空间下引入彩色差概念进行分割 。由于对色彩信息 的充分 利用 ， 即使彩色 图像灰度接近或相 同时 ， 仍能 准确分割 图像 。 实验 结果表明 ， 与传统水平集分割方法相 比 ， 本文 的方法对彩 色图像 具有更好的分割效果 。
关键词 ： 水平集 ； Ｃ — Ｖ模型 ； 图像分割 ； 彩色梯度 ； ＨＩ Ｓ色彩 空间 中图分 类号 ： ＴＰ ９ １ １ ． ７ ３ 文献标 识码 ： Ａ 文章 编号 ： １ ０ ０ ３ —７ ２ ４ １ （ ２ ０ １ ７ ） ０ ４ — ０ ０ ２ ５ －０ ４
基于HSI颜色空间的绝缘子图像的分割
．
大 连
— —民 族学 院学 报 ｔ Ｊ ｕ ｎ ｌｏ ｌａ ｔｏ ａ ｉｉｓ Ｕｎ ｖ ｒｉｙ ｏ ｒ ａ ｆＤａｉ ｎ Ｎａ ｉｎ ｌ ｅ ｉ ｅ ｓｔ
文章 编 号 ：０ ９—３５ ２ １ ）５— ４ １ ０ １０ １Ｘ（０ ０ ０ ０ ８ — ４
１１ ０２ ６ ６， Ｃｈ ｎ ｉ ａ；２． Ｍ ｏ ｅ ｕｃ ｔｏ ｌＴｅ ｈｎ ｌｇ ｎ ｅ ｄ ｍ Ｅｄ ａｉｎａ ｃ ｏｏ Ｃｅ ｔｒ，Ｄａｉ ｎ Ｎａ ｉｎ ｌｔｅ ｙ ｌａ ｔｏ ａ ｉｉｓ Ｕｎｉｅ ｓｔ ｖ ｒｉｙ，Ｄａｉｎ ｌａ
Ｌａｎｎ １６ ５ Ｃ ｉａ ３ Ｓ ａｘ ｇＰ ｗ ｒＢ ｒａ ， ｈ ｏｉ ｈｊ ｎ １００， ｈｎ ） ｉｏｉｇ１６ ０ ， ｈ ； ． ｈｏｉ ｏ ｅ ｕｅｕ Ｓ ａｘ ｇＺ ｅ ａｇ３２ ０ Ｃ ｉａ ｎ ｎ ｎ ｉ
ｇ ａ ｏ ｄ ｎ ｔ ｄ ｂ ｓ ｄ ｏ ｈ ｒ ｃｅ ｉｔｃ ｆｔ ｕ ｏ ｏ ｅ ｔ ｒ ｐｈ ｆｌ ｉ ｇ ｍｅｈｏ ａ ｅ ｎ ｃ ａ ａ ｔ ｒｓｉｓ ｏ ｈｅ ｈ ｅ ｃ ｍｐ ｎ ｎ ．Ｔｈ ｔ ｏ ｅ ｕｃ ｓｍｉ — ｅ ｍｅｈ ｄ ｒ ｄ ｅ ｓ— ｓ ｇ ｎ ａｉ ｎ ｏ ｈ ａ ｋ ｒ ｕ ｄ．Ｗ ｅ ｓ ｌ ｃｅ ｓ Ｓ ｔ ｒ ｓ ｌ ｉ ｇ ｍｅｈｏ ｏ ｅ ｍｅ ｔ ｔ ｎ．Ａ— ｅ ｍｅ ｔｔｏ ｆｔ ｅ ｂ ｃ ｇ ｏ ｎ ｅｅ ｔ ｄ Ｏｔｕ’ ｈ ｅ ｈｏｄ ｎ ｔ ｄ ｆ ｒｓ ｇ ｎ ａ ｉ ｏ ｇ ｉ ｓ ｈ ａ ｄ ｉ ｇ ｅ ｍｅ ｔ ｔ ｎ ｒ ｓ ｌｓｏ ｉ ｇｅ ｃ ｍｐ ｎ ｎ ｓ，Ｈ ｒＳ，ｗｅ ｐｒ ｐ ｓ ｄ ｔ ｎｄ ａ ｎ ｔｔ ｅ ｆ ｗｅ ｍａ ｅ ｓ ｇ ｎ ａｉ ｅ ｕ ｔ ｆｓｎ ｌ ｏ ｏ ｅ ｔ ｌ ｏ ｏ ｏ ｏ ｅ ｏ ｆ ｉ
基于hsi空间彩色差的快速水平集分割方法
基于hsi空间彩色差的快速水平集分割方法图像分割是图像处理与计算机视觉技术中的重要问题，它可以将图像划分为不同的目标区域，从而获得不同物体的轮廓和特征。
近年来，基于颜色的图像分割方法已经受到了广泛的关注。
这种方法基于颜色或空间颜色增强的图像属性，以提取更多的空间性特征信息，从而更准确地提取图像中的目标区域。
在颜色空间中，HSI (Hue-Saturation-Intensity)间是将 RGB (Red-Green-Blue)色空间转换之后形成的一种新的表示方式。
它利用色调、饱和度和强度来表示特定颜色，为颜色空间增强提供了一种新的思路。
因此，将RGB空间转换为HSI空间是基于颜色的图像分割中使用的一种表示方式。
本文提出了一种基于HSI空间彩色差的快速水平集分割方法。
首先，将输入图像转换为HSI空间，然后利用水平集理论将HSI空间的饱和度和强度轴划分为多个级别，以对图像目标区域进行分类。
其次，在划分分类完成后，根据每个组的均值计算出彩色差值，从而得到不同目标区域的边缘像素，最后，通过引入聚类算法提出连接链搜索算法，有效地完成图像分割。
本文提出的基于HSI空间彩色差的快速水平集分割方法可以有效地分割植被图像、人脸图像和灰度图像等各种图像。
通过丰富的实验结果，分析了该方法的有效性、精度和稳定性等特点。
实验结果表明，本文提出的方法具有较高的准确率，并具有较高的稳定性和快速性，能够有效地提取图像中的目标区域。
因此，本文提出的基于HSI空间彩色差的快速水平集分割方法在图像分割中具有一定的实用价值，可以有效地提高图像分割的精度。
不仅如此，本文提出的HSI图像预处理方法也可以为后续图像处理提供有效的基础。
总而言之，本文介绍了基于HSI空间彩色差的快速水平集分割方法，可以有效地提取图像中的目标区域，并降低图像分割的错误率。
此外，这一方法还可以改善图像分割的稳定性，从而能够更好地应用于图像处理和计算机视觉技术。
基于hsi空间彩色差的快速水平集分割方法
基于hsi空间彩色差的快速水平集分割方法摘要：本文提出了一种新的水平集分割方法，它利用HSI（色调-饱和度-亮度）空间彩色差来快速定位水平集边界。
首先，H，S和I 均权色彩图像被提取，然后每个子带被相应地划分。
每个子带由卷积、非最大抑制和灰度膨胀算法处理，以细化和改善水平集分割结果。
最后，膨胀的水平集边界被应用于反射模型以计算出最终的分割图像。
所提出的方法有效地降低了水平集分割耗时，同时也可以实现良好的分割结果。
本文介绍了一种新的基于HSI空间彩色差的快速水平集分割方法，该方法可以有效地减少水平集分割耗时，同时可以得到良好的分割结果。
该方法有两个关键步骤：1）HSI空间彩色差定位水平集边界；2）采用反射模型在膨胀的水平集边界上计算最终的分割图像。
首先，本文利用HSI（色调-饱和度-亮度）空间彩色差来快速定位水平集边界。
具体来说，H，S和I均权色彩图像被提取，然后每个子带被相应地划分。
在划分的子带中，使用卷积、非最大抑制和灰度膨胀算法处理，以细化和改善水平集分割结果。
之后，所得结果被作为提取水平集的边界的准则。
最后，膨胀的水平集边界被应用于反射模型以计算出最终的分割图像。
反射模型中，所有像素值均按照其距离水平集边界的距离进行调整，使用结果图像来进行水平集分割。
由于该模型可以有效识别接近边界的像素，可以得到更好的分割结果。
利用本文提出的方法，可以更快更有效地进行水平集分割。
特别是，该方法具有更快的定位边界速度和更准确的分割结果，可以有效提高图像处理过程的性能。
经过各种实验结果表明，本文提出的方法有效地降低了水平集分割耗时，同时也可以实现良好的分割结果。
实验结果表明，所提出的方法可以实现更快的定位边界和更准确的分割结果，比原始技术具有更优越的性能。
总的来说，本文提出的一种基于HSI空间彩色差的快速水平集分割方法可以有效地减少水平集分割耗时，同时可以获得更好的分割结果。
该方法之所以具有高效性，是因为它利用HSI空间彩色差来快速定位水平集边界，并采用反射模型来计算出最终的分割图像。
基于水平集的彩色图像分割方法
基于水平集的彩色图像分割方法陈小娟【摘要】实现了一种新的彩色图像融合分割方法.首先,通过对彩色图像进行YCbCr 变换,提取其颜色特征.进一步,对亮度图像进行Gabor变换,提取其纹理特征.同时,为了消除特征向量的冗余,引入PCA变换对高维特征向量进行压缩.然后,采取向量C-V模型对提取的特征向量进行分割.最后,对分割图像迸一步后处理,消除小的区域.真实彩色图像实验结果证明了方法的有效性.%A new method about color image segmentation is proposed.Firstly,the color image is transformed to YCbCr color space to extract color features,and the texture features are extracted from luminance image by using Gabor Filters.Moreover,PCA transform is used to eliminate the redundance of feature vector.Secondly,the vector C-V model is used to segment the feature vector.At last,a further processing is used to eliminat the small regions.Experimental results demonstrate the effectiveness of the method.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2013(013)023【总页数】5页(P6756-6759,6766)【关键词】彩色图像;图像分割;YCbCr变换;Gabor变换;水平集【作者】陈小娟【作者单位】北京工商大学计算机与信息工程学院,北京100037【正文语种】中文【中图分类】TP391.413图像分割目的是获取目标或目标的不同部分在图像中对应像素集合的描述，是对图像中目标进行分析的基本手段之一。
基于HSI颜色空间分割彩色图像的聚类算法
河南省开封人民警察学校 陈良庚［摘 要］H SI 色彩空间是从人的视觉系统出发，用色调(H u e )、色饱和度(S a t ur a t i on 或 C hrom a)和亮度 (I nt e n s i ty 或 Br i ghtn e ss )来描述 色彩。
本文提出了一种新的彩色图像分割方法，根据 H S I 颜色空间色调和亮度的二维直方图进行分割。
［关键词］彩色图像分割 H S I 聚类 二维直方图 波峰查找1.引言 图像分割是图像分析、模式识别和计算机视觉的首要步骤，是图像 分析、模式识别和机器视觉系统的重要组成部分，其分割质量的好坏对 最终分析和识别的结果有着重要的影响。
所谓图像分割就是把图像分 成具有特定含义的不同区域、每个区域满足一定的相似性条件的图像 处理过程[1]。
和灰度图像相比，彩色图像可以提供更多的信息[2]。
在很多模式识 别和计算机视觉应用中，由色彩提供的附加信息可以帮助图像分析处 理并能产生比仅利用灰度信息更好的结果[3]。
一般说来，彩色图像分割 方法可以分为以下几类：边缘检测方法、区域分割和合并方法、基于人类色彩感知的方法和采用模糊集理论的方法[3]。
本文提出了基于 HS I 颜色空间色调(Hue)和亮度(I nt e ns i ty)的二维直 方图进行聚类分割的彩色图像方法。
2.HS I 颜色特征空间人眼所感知的颜 色由称为三基色的红 (R,r e d)、绿 (G,gr ee n)、蓝 (B , blue)的 3 种颜色组合而成。
R GB 颜色空间常用于显示系统，但不适合于 图像分割和分析。
通常需要把 R GB 颜色空间变换到其他颜色空间，以 便进行更好地分割。
现有的颜色空间有很多，其中 HS I 颜色空间是一种和人眼的视觉 感知相吻合的色彩空间，它的三个颜色分量相对独立[4]，其中色调、饱和度和亮度信息分别由分量 H 、S 、I 表示。
色调表示了基本的颜色；饱和度是颜色纯度的测度，表示了混入白光的比例；亮度则描述了图像的明亮程度。
基于HSI空间的模糊C均值彩色图像分割方法
第 28 卷 第 4 期 2009 年 8 月
本文提出一种在 HSI( Hue ,Saturation ,Intensity) 颜色空间基于模糊 C2 均值 ( Fuzzy C2Means ,FCM) 的 彩色图像分割方法. HSI 空间中的 3 个分量是相互独 立的 ,更符合人类的视觉系统 ,根据 H 分量和 I 分量 应用 FCM 聚类方法可以实现对彩色图像的有效分 割.
距离.
FCM 是通过反复迭代优化目标函数式 (2) , 即
执行如下步骤 :
1) 初始化聚类中心 V = { v1 , v2 , …, vc} ;
2) 计算隶属度矩阵
uik =
∑c dik ( x k , vi )
j =1 djk ( x k , vj )
2/ ( m- 1)
-1
k = 1 ,2 , …, n;
2π- ( H1 - H2) | H2 - H1 | ≥π, H1 ≥ H2 .
定义 3 由两个色度值 H1 和 H2 决定的间距
[ H1 , H2 ] 是色度空间中的点集.
if | H1 - H2 | ≤π
[ H1 , H2 ] = { H | H1 ≤ H ≤ H2 }
if | H1 - H2 | ≥π
95
4) 重复步骤 2) 、3) ,直至式 (3) 收敛.
2 基于 HSI 空间的彩色图像分割
2. 1 HSI 表示 H SI 颜色空间[3] 是从人的视觉系统出发 ,用色
基于HSI颜色空间的X射线彩色图像分割
万方数据
（ｂ）色饱和度直方圈 图３直方图
（ｃ）亮度直方图
（ａ）原圈
（ｂ）经Ｈ阐值分剖后 Ｍ再经Ｉ阈值分割后
图６ Ｈ、１分量联合闻值
Ｈ、１分量联合分割的步骤：①将经Ｓ分量提取出的包裹区 间在Ｈ分量图上不符合阈值范围的像素点置０，然后二值化 （将非０的置１）得到一个模板ＥＨ，如打火机汽罐、空气清新剂 在【６０，１１０］的区间占９２．８％：②将图像的１分量圈和模板ＥＨ做 与运算．然后将不符合危险品Ｉ闺值范围的像素点置０再二值 化得到模板ＥＨＩ，如打火气罐、空气清新剂在［４５，８５】的区间占
图１是 幅普通的ｘ射线扫描图像，同时在分析统计了 大量的图像后，认为ｘ射线安全检测仪扫描的图像有如下特 点：①扫描所得的图像本身是伪彩色，但经过ＶＧＡ／Ｓ的转换器 和采集卡采集后是以真彩的形式保存，且通过转换采集后产 生了色偏和增加了大量的髓机噪声；②ｘ射线安全检测仪扫描 的图像由于自身设备和外界影响获得的图像质量不是很稳定， 如皮带轮上有灰尘、污迹，ｘ射线感应板以及放射源的老化， 湿度太大（主要是沿海地区），电压不稳等因素的影响。如采 集所得图像（图１）背景应该为白色，但在实际采集过程中由于 上诉因素的影响产生了许多的随机噪声，得到的图像色调分 量图杂乱（图２ａ）。针对系统实时性强的要求，我们采取了连 采４张图像叠加去噪的办法，这一方法对ＲＧＢ彩色图像去噪 效果好，处理速度快ｗ。
（ａ）Ｈ分量
【ｂ）ｓ分量 图４分量困
（ｃ）１分量
（曲Ｈ分量
（ｂ）ｓ分ｔ 图５分量圈
（ｃ）Ｔ分量
２．５ Ｈ、１分量联合分割出危险品 下面以空气清新剂为例子，给出利用Ｈ、１分量联合蚓值
基于HSI空间模糊聚类的彩色图像分割新方法
基于HSI空间模糊聚类的彩色图像分割新方法邱磊;管一弘【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2011(030)022【摘要】模糊C均值（FCM）被广泛应用于彩色图像分割中，但传统的模糊C均值由于没有考虑空间信息，因此对噪声特别敏感。
针对此问题，提出了一种在HIS 颜色空间结合像素邻域空间信息的模糊聚类新方法。
实验结果表明，此方法对高噪声图像有较好的处理结果。
%Fuzzy C-Mean（FCM） algorithm has been wildely used in the field of color image segmentation. But the convention- al FCM is sensitive to the noise because the spatial information is not being considered. To solve this problem, a new fuzzy clustering algorithm in HIS color space is proposed based on pixel＇s spatial neighborhood and pixel value. Experimental results prove that it has a good result to high noise image.【总页数】3页(P46-48)【作者】邱磊;管一弘【作者单位】昆明理工大学理学院,云南昆明650093;昆明理工大学理学院,云南昆明650093【正文语种】中文【中图分类】TN911.7【相关文献】1.基于HSI空间的模糊C均值彩色图像分割方法 [J], 高丽;令晓明2.一种HSI空间基于模糊聚类的火灾彩色图像分割算法 [J], 周凤3.基于HSI颜色空间的X射线彩色图像分割 [J], 汪鼎文;李元香4.基于HSI和LAB颜色空间的彩色图像分割 [J], 庞晓敏;闵子建;阚江明5.基于HSI空间和K-means方法的彩色图像分割算法 [J], 李丹丹;史秀璋因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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基于hsi空间彩色差的快速水平集分割方法新技术的发明为人类的发展提供了必要的技术支持，图像处理技术的发展也极大地改变了人类的生活。
基于HSI空间彩色差的快速水平集分割方法是一种常用的图像处理技术，它可以快速有效地提取彩色图像中的不同部分。
本文首先综述了基于HSI空间彩色差的快速水平集分割方法的原理，然后详细介绍了HSI空间彩色差法的核心步骤，提出了一种新颖的快速水平集分割框架，并分析了实验结果。
HSI空间彩色差是一种基于颜色的图像处理技术，其基本原理是根据图像中的像素的颜色来分割图像。
一般而言，彩色图像是由许多由不同颜色组成的像素组成的，而每个像素可以在HSI空间表示为一个三维向量。
因此，HSI空间彩色差法可以利用HSI空间中像素之间的色彩差异来对图像进行分割。
HSI空间彩色差法的核心步骤主要包括以下几个部分：首先，将输入的彩色图像从RGB颜色空间转换为HSI颜色空间，以获得更准确的颜色表示；其次，计算输入图像中每个像素的HSI三维向量，并生成HSI空间的特征密度图像；然后，根据HSI空间的特征密度图像，聚类计算图像中各像素的分类概率向量；最后，利用类间最大分类概率差异来进行分割，即可获得分割结果。
为了更好地展示基于HSI空间彩色差的快速水平集分割方法，本文提出了一种新颖的快速水平集分割框架，该框架根据HSI颜色模型将彩色图像转换为HSI特征图像，然后采用K-means算法进行聚类，以计算彩色图像中每个像素的分类概率向量，并利用类间最大概率差
异来获得分割结果。
实验结果表明，本文提出的HSI空间彩色差快速水平集分割框架能够很好地适应彩色图像的变化，并在较短的计算时间内获得较高的分割效果，为实现彩色图像的有效分割提供了有效的技术支持。
综上所述，基于HSI空间彩色差的快速水平集分割方法无疑极大地改变了图像分割的效率，并为人们提供了更多的图像处理应用。
它不仅提供了一种有效的图像分割技术，还为大量的图像处理应用提供了有效的技术支持，从而使我们更好地实现我们的目标。