基于小波和模糊聚类的示温漆彩色图像分割算法

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基于Meanshift的彩色示温漆图像分割算法

基于Meanshift的彩色示温漆图像分割算法【摘要】示温漆图像分割是示温漆温度自动识别的关键步骤，本文提出了一种基于Meanshift的示温漆图像分割算法。

首先利用像素点的五维信息在LUV 色彩空间下完成粗分割;然后针对碎片问题应用区域合并的方法消除碎片并完成细分割。

实验结果表明，该方法分割的结果分界线明显，分割效果较好。

【关键词】示温漆;色彩量化;Meanshift;区域合并1.引言示温漆测温技术特点明显：测试范围宽，不受结构的限制，能够比较直观地反映所测部件的温度，并提供温度场的信息，近年来在航空发动机的温度测试中应用广泛。

利用计算机彩色图像处理技术设计示温漆温度识别系统，能够解决依靠人眼来判断的落后检测，可以大大的提高测量精度，提高工作效率，解决航空发动机温度测量中存在的诸多问题。

示温漆温度识别系统主要分为三个步骤：（1）图像预处理：去除图像中的噪声;（2）图像分割：根据颜色信息分割示温漆图像，提取出不同颜色的区域;（3）温度映射：根据示温漆温度值与颜色值的对应数据，识别出各个区域的温度。

图像分割的效果直接影响到温度识别的精确度，因此示温漆彩色图像分割问题是示温漆温度自动识别的关键步骤。

示温漆图像特点明显：纹理简单，颜色呈块状分布，温度相近区域之间颜色相近、边界颜色渐变，温度相差较远区域之间颜色相差较大、边界明显。

目前常用的分割方法主要有：基于区域的分割方法、基于阈值的分割方法、基于边缘的分割方法、基于聚类的分割方法等。

本文根据示温漆图像的特征，选取基于Meanshift聚类的算法对图像进行分割，取得了比较好的分割效果。

2.Meanshift原理Meanshift是一种迭代统计算法，常用于目标跟踪和图像分割领域。

最先由Fukunaga和Hostetler在1975年提出。

1995年，cheng改进了Meanshift算法中的核函数和权重函数，扩大了Meanshift算法的适用范围。

Comaniciu等首次将meanshift算法应用到图像空间中，两个像素点颜色越接近，概率密度越高，聚类中心最终会收敛到概率密度最高的点，该点的颜色即为量化后的颜色。

基于小波变换的彩色图像分割

针对彩色图像分割的复杂性和计算时间长的不足，根据小波变换的多尺度特性及快速Mallat算法，结合K—均值聚类算法提出了一种基于快速Mallat的二维双正交小波变换的彩色图像分割算法，并对结果进行分析讨论。

算法流程图：结果分析：由上图，从视觉角度可以看出本文算法结果明显优于只依赖于颜色聚类的分割结果。

本文算法分割结果与单纯颜色聚类分割结果进行比较，两种算法的误分类率由于正交小波变换的J下交滤波器不具备线性相位特性，其产生的相位失真会引起图像边缘的失真，本文采用的双正交小波滤波器，其兼顾了正交性和对称性，在图像处理方面显现出更好的优越性。

1、基于小波变换的阈值分割原理：传统的直方图阈值法图像分割技术的基本思想是图像由不同特征区域构成,它的直方图呈现多峰值，每个峰值对应一个区域，以谷值点为阈值划分相邻峰值。

如果直方图有明显的谷值点，则比较容易选择阈值，然而在实际应用中，由于噪声的存在，往往很难有效地选择阈值，阈值设定易受噪声的影响。

基于小波变换的阈值法图像分割技术则能够有效地避免噪声的影响。

该方法的基本思想是首先由二进制小波变换将图像的直方图分解为不同层次的小波系数，然后依据给定的分割准则和小波系数选择阈值门限，最后利用阈值标出图像分割的区域。

优点：基于小波变换的阈值法图像分割技术能有效地弥补传统的图像阈值法分割技术的不足,具有较强的抗噪声性能,同时,对于直方图为多峰值的情况,可以利用小波的多分辨率分解,对灰度阈值进行合理地选择,实现对图像的分割处理。

[1] 基于小波变换的图像分割技术研究.聂祥飞.重庆三峡学院.重庆.404000.[2] 一种基于小波变换的多阈值分割算法的研究.董墨.宋凯沈阳理工大学[3] 基于小波变换和阈值分割的织物疵点边缘检测.刘建立.左保齐.苏州大学材料工程学院2、基于小波变换的多分辨分析的图像分割(与基于形态学的分割算法结合)人类视觉系统初级阶段的视觉信息处理研究表明：基于空间一频域多分辨率分析的图像分割方法是与人类视觉特性相一致的方法，反映了人类视觉感知过程中的多分辨率、多方向特性，因此基于空间一频域多分辨率分析的图像分割方法引起了研究者们的广泛关注。

基于聚类和小波变换的彩色图像分割方法

基于聚类和小波变换的彩色图像分割方法作者：李景兰刘怀强来源：《现代电子技术》2008年第14期摘要：提出一种将聚类和小波变换相结合的彩色图像分割方法。

首先将图像划分成16×16子块，然后在块中按照视觉一致性准则进行颜色聚类，对于聚类后的子块，提取其颜色特征。

利用小波变换得到每个分块的纹理特征，将颜色特征和纹理特征的组合作为对图像进行分割的依据。

该方法将聚类算法和小波算法结合，并符合人类视觉特征的分割策略。

利用提出的算法对多幅自然图像进行分割实验，实验结果证明该算法的有效性。

关键词：彩色图像分割；颜色聚类；小波变换；纹理特征Abstract：his paper presents a color image segmentation method by combination of clustering and wavelet transform algorithmhe original image is first partitioned into 16×16 sub-blocks which are not overlapped,and then the sub-blocks are segmented by color clustering algorithm based on perceptual uniformityColor features are extracted from the segmented sub-blocksexture features of each sub-blocks are extracted by using of wavelet transformhen,the features of color and texture is combined，which is gist to segmenting imagehe proposed method combines the advantages of clustering and wavelet transform algorithm approaches，which is in accord with the human segmentation strategyhe algorithm proposed is applied to segment a number of natural images and its effectiveness and efficiency is confirmed by experimKeywords：1 引言目前，彩色图像的分割应用广泛，人们为探求符合人类视觉特征的快速分割方法［1］，从不同的角度出发提出一些方法。

基于小波模糊聚类区域分割的图像检索

ｐｏｏｅａｉａｅｒｔｅａｇｒｈｂｓｄｏｇｏｅｒｅｔｔｎＡｔｆｓ，ｗｅｍｕｔｅｆｒｗａｅｅｒｎｆｒｎｔｅｉｇｓｂｒｐｓｇｒｖａｏｉｍａｅｎｒｉｎｓｇｎｎａｉ．ｒｔｍｅｉｌｌｔｅｏｉｓｒｏｍｖｌｔｔｓｏｍｏｍａｅｙｐａｈｕｉｇＪＥＧ２０ｔｎａｄｓｃｎｌｅｆｒｚｌｓｒｎｅＬｓｂａｄｏｅｉｇｓａｃｒｉｇｔｅｃｌｒｎｘｕｅｓＰｎ００ｓａｄｒ；ｅｏｄｙｗｅｐｒｏｍｆｙｃｕｔｉｇｉｔＬｕｂｎｆｕｚｅｎｈｈｔｍａｅｃｏｄｎＯｔｏｏｄｔｔｒｈａｅ
的作用域可以分为基于全局特征的检索和基于区域分割的图像检索两类，于全局特征的内容检索不需要区分图像的基
前景和背景，通过提取整幅图像的视觉特征来进行图像的相
ＷｕＤｏｇｓｅＷｕＬｅｎｎＨｕａｎｈｎｇａｎｇＢｏ
（ｐｒｎｆｄｏｎ．ＳｕｅｓＵｎｖｒｉ，ｌｍｅｉｂｒｔｒ，ｎｉｇ１０６ＣｉａＤｅａｔｔｉｇ，ｏｔａｔｉｅｓＹＭｕｔｄａａｏａｏｙＮａｊ２０９，ｈｎ）ｍｅｏＲａＥｈｔｉｌｎ
１引言
基于内容的图像检索（ｏｔｔｓｅａｅｔｅａ，Ｃｎｎ．ｅＢａｄＩｇｒｖｍＲｅｉｌ
相似度。

基于小波的图像分割方法毕业设计论文

基于小波的图像分割方法【摘要】：近年来随着多媒体技术的发展，图像技术也得到了极大的重视和发展，从而这就促成了图像技术学科的发展。

在图像技术中，图像分割是得到图像分析的关键步骤而图像分析的目标是要靠图像分割技术提取出来的；图像的分割、特征的提取和参数的测量，将原始图像转化为更为抽象和紧凑的形式，简化了问题，同时提取到图的图像压缩与编码技术中，图像分割也是一个重要的步骤。

传统的图像分割方法主要是基于图像的灰度特征的。

分割算法可分为利用区域间灰度不连续性的基于边缘的算法和利用区域内灰度相似性的基于阈值的算法。

本文首先介绍了基于小波的图像分割有关理论和方法。

然后使用该方法对图像的灰度直方图进行小波多尺度变换，并从较大的尺度系数到较小的尺度系数逐步定位出灰度阈值。

通过实验可知该方法具有良好的抗噪声性能。

【关键词】：图像处理，波变换，尺度分析，图像分割AbstractIn recent years along with multimedia technologies' development, the image technology also obtained the enormous value and the development,thus this has facilitated the image technology discipline development. In the image technology, the image division obtains the image analysis committed step, but image analysis's goal is must depend on the image division technology to withdraw; The image division, the characteristic extraction and the parameter survey, transforms the primitive image as more abstract and a compact form, simplified the question, simultaneously withdraws in the image compression and the coding technique, the image division is also one important step.The traditional image division method is mainly based on the image gradation characteristic. The division algorithm may divide into uses the regional gradation discontinous and uses in the region based on the edge algorithm the gradation similar based on the threshold value algorithm. This article first introduced based on the wavelet image division related theory and the method. Then uses this method to carry on the young Pood scaling transform for the image gradation histogram, and locates the gradation threshold value gradually from the great scale coefficient to the small scale coefficient. May know this method through the experiment to have the good anti-noise performance.Key words：Imagery processing，Wavelet transformation;，Multi-criterion analysis，Image division毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。

基于模糊聚类的图像分割算法研究

基于模糊聚类的图像分割算法研究基于模糊聚类的图像分割算法研究摘要：图像分割是计算机视觉领域的一个重要问题。

在本文中，我们将介绍一种基于模糊聚类的图像分割算法。

该算法利用模糊聚类的特点，通过对图像的像素进行聚类并确定像素的隶属度，从而实现对图像的分割。

我们将详细介绍算法的原理、步骤和实验结果，并对算法的性能进行评估。

1. 引言图像分割是图像处理领域的一个基础性问题，它指的是将图像划分为若干个不相交的子区域或对象的过程。

图像分割在许多领域中都有广泛应用，如医学图像处理、计算机视觉和模式识别等。

目前，有很多图像分割算法被提出，其中基于模糊聚类的算法是一种常用的方法。

2. 模糊聚类的原理模糊聚类是一种模糊集合理论在聚类分析中的应用。

在传统的聚类分析中，每个对象只能属于一个聚类；而在模糊聚类中，每个对象可以同时属于多个聚类，并具有一定的隶属度。

模糊聚类的目标是最大化聚类内部的相似性，并最小化聚类之间的差异。

3. 基于模糊聚类的图像分割算法基于模糊聚类的图像分割算法主要分为以下几个步骤：3.1 图像预处理首先，对原始图像进行预处理，包括灰度化、平滑化和边缘检测等操作。

这些预处理步骤有助于减少噪音和增强图像的对比度，从而使得图像分割的结果更加准确。

3.2 特征提取在进行聚类之前，需要选择合适的特征来表示图像的像素。

常用的特征包括颜色、纹理和形状等。

特征提取的目的是将高维的像素空间转换为低维的特征空间，并保留尽可能多的有用信息。

3.3 模糊聚类在进行模糊聚类之前，需要确定聚类的数目。

可以利用一些聚类数目确定的方法，如肘部法则和模糊C均值聚类等。

然后，利用模糊聚类算法来对图像的像素进行聚类，并计算像素的隶属度。

3.4 图像分割根据像素的隶属度，可以将图像分割成若干个不相交的子区域。

一种简单的分割方法是根据隶属度的阈值来确定像素所属的聚类。

更复杂的方法还可以利用像素的空间信息和相邻像素的隶属度来进行分割。

4. 实验结果与讨论为了评估算法的性能，我们在多个图像数据集上进行了实验，并与其他常用的图像分割算法进行了比较。

基于Gabor小波变换的彩色图像分割

基于G abor 小波变换的彩色图像分割C olor Image Segmentation Based on G abor wavelet Trans form王广东3　付永生WANG Guang 2dong FU Yong 2sheng摘　要　本文提出了一种基于G abor 小波变换的彩色图像分割方法,首先对彩色图像进行G abor 小波变换,然后进行特征提取,并采用动态聚类K 2均值算法进行分类,最后得到图像分割的结果。

实验和分析表明,该方法对于彩色自然图像的分割具有较好的效果。

关键词　小波变换　图像分割　动态聚类 Abstract In this paper ,we introduce a method called color image segmentation based on G abor wavelet trans for 2mation.First ,we get the G abor wavelet trans formation of the color image by a set of G abor filters.Then image features are obtained and dynamic clustering K 2means classification method is applied.A fter s ome experiments and analysis ,it can be seen that our method can be used to segment different color images and the results are quite better.K eyw ords Wavelet T rans formation Image segmentation Dynamic clustering3山东大学信息科学与工程学院　济南　2501001　引言图像分割的目的是理解图像的内容,提取感兴趣的对象。

一类基于小波包分解的彩色图像隐秘检测算法

ＮｉＫｅＹａａｙｎＺｈｏＷｅｄｇＨａＰｅｕｎｇＸｉｏｕａｎｇｉｏｎｎｎｇ
（ｎｉｅｉｇＣｌｇｆｔｅＡＦＸｉａ１０６ＥｇｅｒｏｌｅｏｈＰ， ’ｎ７０８）ｎｎｅ
ＡｂｔａｔＡｎｗｃｌｕｍａｅｓｇｎｇａｈｌｏｔｍｉｈａｅｏｗａｅｅａｋｔｅｏｏｉｏｉｉｅＩｔｅｓｒｃ：ｅｏｏｒｉｇｓｔａｏｒｐｙａｇｒｈｗｈｃｂｓｄｎｅｉｖｌｔｐｃｅｄｃｍｐｓｉｎｓｖｎｎｈｔｇ
．
ｓａｉｔｓｏｍｔｅｅｔｒｖｃｏ，ｎｔｅｗｅａｅｄａｔｇｏｈＦｓｅｌｅｄｓｒｎｔｏｔｄｓｒｍｉａｅＴｅｔｔｉｆｒｓｃｈｆａｕｅｅｔｒａｄｈｎｔｋａｖｎａｅｆｔｅｉｈｒｉｒｉｃｍｉａｉｎｏｉｃｎｉｉｎｔ．ｈｅｐｒｎａｅｕｔｈｗｔａｈｌｏｔｍａｉｈｒｄｓｒｍｉａｉｇｒｔｘｅｍｅｔｌｒｓｌｓｏｈｔｔｅａｇｒｈｈｓｈｇｅｉｉｎｔａｅｉｓｉｃｎＫｅｗｏｄ：ｓｇｎｇａｈ，ｖｌｔｐｃｅｅｏｏｉｏｃｌｕｒｄｃｉｎｙｒｓｔａｏｒｐｙｗａｅｅａｋｔｄｃｍｐｓｔｎ，ｏｏｒｐｅｉｔｍｏｅｅｉｏｄｌ
种更加精细的分解方法．将频带进行多层划分．没有细它对

基于谱分解的模糊C均值算法在彩色图像分割中的应用

ＬｉｕＹｕ一。ＺｈｏｕＬｉｊｕａｎ，
（１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＣａｐｉｔａｌＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００４８，Ｃｈｉｎａ；２．ＢｅｉｊｉｎｇＡｄｖａｎｃｅｄＩｎｎｏｖａｔｉｏｎＣｅｎｔｅｒｆｏｒＩｍａｇｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００４８，Ｃｈｉｎａ）
摘值敏感、易陷入局部最优以及谱聚类算法无法处理样本量过大的问题，提出了一种将模糊Ｃ
均值聚类算法与谱聚类算法相结合的模糊谱聚类算法应用于彩色图像分割；大致分为三步：第一步对图像进行预处理，将颜色空间由
ＤＯＩ：１０．１６５２６／ｊ．ｃｎｋｉ．１１－４７６２／ｔｐ．２０１６．１２．０４８
基于谱分解的模糊Ｃ均值算法在彩色图像分割中的应用
刘雨一，周丽娟。
（１．首都师范大学信息工程学院，北京１０００４８；２．成像技术北京市高精尖创新中心信息工程学院，北京１０００４８）
ｃｏｍｂｉｎｉｎｇｆｕｚｚｙｓｐｅｃｔｒａｌｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓａｐｐｌｉｅｄｔｏｃｏｌｏｒｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｒｏｕｇｈｌｙｄｉｖｉｄｅｄｉｎｔｏｔｈｒｅｅｓｔｅｐｓ．Ｔｈｅｆｉｒｓｔｓｔｅｐｏｆｉｍａｇｅｏｆｐｒｅｔｒｅａｔｍｅｎｔ，ｔｈｅｃｏｌｏｒｓｐａｃｅｂｙｔｈｅＲＧＢｃｏｌｏｒｓｐａｃｅｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎｆｏｒｌａｂｓｐａｃｅ；ｔｈｅｓｅｃｏｎｄｓｔｅｐｏｆｆｅａｔｕｒｅｓｐａｃｅｒｅｄｕｎｄａｎｃｙ

基于模糊聚类的颜色图像分割技术研究

基于模糊聚类的颜色图像分割技术研究颜色图像分割是图像处理领域中的一个重要研究方向，其旨在将一幅彩色图像分割成具有语义信息的区域，以便进一步的图像分析和识别。

在众多的分割方法中，基于模糊聚类的技术因其在颜色空间中较好的性能而备受关注。

随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展，传统的颜色图像分割方法逐渐显露出其局限性，例如对于复杂背景、噪声干扰以及光照变化等问题的适应性较差。

而模糊聚类技术的出现为解决这些问题提供了新的思路。

模糊聚类是一种基于模糊数学的聚类方法，它考虑到了数据的不确定性和模糊性，能够更好地处理数据中的噪声和不完整信息。

在颜色图像分割中，传统的基于聚类的方法通常将每个像素点看作一个数据样本，并根据其颜色值将像素点分为若干个簇。

但是，由于颜色在空间中的分布具有一定的模糊性，传统的硬聚类方法往往难以准确地将像素点分配到对应的簇中。

相比之下，模糊聚类方法则能够充分考虑数据的模糊性，通过为每个像素点分配一个隶属度来描述其属于不同簇的程度，从而实现更加准确的图像分割结果。

常见的模糊聚类算法包括Fuzzy C-Means (FCM)、Possibilistic C-Means (PCM)等。

这些算法在颜色图像分割中都取得了一定的成果，但也存在一些问题和挑战。

例如，对于大规模图像数据的处理速度较慢，对于像素之间的空间关系未能充分考虑等。

因此，如何改进和优化模糊聚类算法，提高其在颜色图像分割中的效果，成为当前研究的重要方向之一。

近年来，研究者们提出了许多基于模糊聚类的颜色图像分割方法，如基于像素的模糊C均值聚类、基于区域的模糊C均值聚类、基于加权模糊C 均值聚类等。

这些方法在不同场景下展现出了各自的优势，为颜色图像分割技术的发展带来了新的思路和可能性。

除了算法本身的改进，研究者们还对模糊聚类技术与其他图像处理技术的结合进行了深入探讨。

例如，结合小波变换、支持向量机、人工神经网络等方法，进一步提高颜色图像分割的准确性和鲁棒性。

一种HSI空间基于模糊聚类的火灾彩色图像分割算法

一种HSI空间基于模糊聚类的火灾彩色图像分割算法周凤【摘要】The general fuzzy clustering algorithm for color image segmentation is sensitive to initial value and the iterative process is time-consuming.In this paper,a fire color image segmentation algorithm base on fuzzy C-means clustering in HSI space is developed.In HSI color space,with flame image distribution,the average value method is used for optimization of initial value,thereby attenuation operator and attenuation factor are constructed to attenuate the flame unrelated region on S and I component effectively.The data are clustered and integrated base on the histogram,and the color fire image segmentation is finallyrealized.Experiments show that this algorithm improves the accuracy and convergence rate of color fire image segmentation.%针对通用模糊聚类算法进行彩色图像分割存在对初值敏感,迭代过程耗时等问题,在HSI空间结合火焰图像分布特征,采用平均值法进行初值优选,构造抑制算子和抑制因数对火焰无关区域S 和I分量进行有效抑制,采用直方图聚类后进行数据融合等方式,最终实现彩色火灾图像分割.实验表明,该算法提高了彩色火灾图像分割的准确性和收敛速度.【期刊名称】《火灾科学》【年(卷),期】2017(026)001【总页数】5页(P49-53)【关键词】火灾图像分割;模糊均值聚类;无关区域抑制;直方图【作者】周凤【作者单位】绥化学院信息工程学院, 绥化,152061【正文语种】中文【中图分类】TP391.41;X915.5火灾图像分割作为火灾探测识别的关键技术，一定程度上决定了火灾探测识别的快速性和准确性。

基于小波分解系数的织物图像分类分割

基于小波分解系数的织物图像分类分割韩永华;刘成霞;汪亚明;孙麒【摘要】When the segmentation algorithm which considers both the spatial information and color space information is applied to the image of small texture fabric, the segmentation often lacks fidelity. And on the other hand, if the segmentation algorithm which only considers color space information is applied to the image of large texture fabric, it often leads to inefficient removal of the gaps between yarns. Therefore, a fabric image classification segmentation algorithm based on wavelet transform coefficient is suggested. Firstly judge whether or not the fabric texture is rough, and then select a corresponding segmentation algorithm. It is found that the texture information mainly exists in the 2nd and 3rd detail images. Based on the decomposition coefficient of energy, the classification of the fabric can be determined from the texture view. And the rough level can also be detected by the energy ratio of 2nd and 3rd detail images. And fabric classification segmentation is thus realized.%针对既考虑颜色域又考虑空间域的分割算法对小纹理织物图像产生较大分割失真,而只考虑颜色域信息的算法又对大纹理粗糙图像的纱线缝隙不能有效去除的问题,提出了基于小波分解能量的织物分类算法.先判断出织物粗糙与否,再选用相应算法分割.发现由纱线缝隙等造成的较大纹理主要存在于小波变换的二、三级细节图像上,通过计算这2级的分解系数能量和,判断是否属于大纹理织物,再依据二、三级的能量比判定粗糙程度,实现对织物的分类分割.【期刊名称】《纺织学报》【年(卷),期】2012(033)011【总页数】4页(P57-60)【关键词】织物图像;分割;Mean Shift;小波变换【作者】韩永华;刘成霞;汪亚明;孙麒【作者单位】浙江理工大学信息学院,浙江杭州310018;浙江理工大学服装学院,浙江杭州310018;浙江理工大学信息学院,浙江杭州310018;浙江理工大学信息学院,浙江杭州310018【正文语种】中文【中图分类】TS391.41近年来织物图像分割得到广泛研究,主要应用于织物组织分析[1]、对花精度检测[2]、图案设计[3]等领域。

基于小波系数和模糊支持向量机模型的图像去噪研究

基于小波系数和模糊支持向量机模型的图像去噪研究吴丛;王晓红;范旭亮;鲍新雪【摘要】图像去噪是正确识别图像信息的基础,是对图像作进一步处理的可靠保障.本文在充分考虑样本间联系的基础上,对根据样本距离确定的隶属度加以改进,建立了基于小波系数与模糊支持向量机算法模型,并将该模型应用于遥感图像去噪.试验结果表明:该算法能很好地将噪声从图像中分离出来,并能留下图像中重要的细节信息.%Image denoising is the basis of correct recognition image information and a reliable security for image for further processing. This paper,after fully considering the relationship between samples,improves the mem-bership degree of basing on the sample distance to determine,to build a kind of improved wavelet coefficient and fuzzy support vector machine model for image denoising,and remote sensing image denoising to use the model. The study results show that the method can well separate the noise from the image,and can keep the image im-portant detailed information.【期刊名称】《贵州大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2015(032)006【总页数】4页(P92-95)【关键词】图像去噪;小波系数;模糊支持向量机(FSVM);峰值信噪比【作者】吴丛;王晓红;范旭亮;鲍新雪【作者单位】贵州大学矿业学院,贵州贵阳550025;贵州大学林学院,贵州贵阳550025;贵州大学矿业学院,贵州贵阳550025;贵州大学矿业学院,贵州贵阳550025【正文语种】中文【中图分类】TP751图像在成图和输送中，不可避免会受到来自仪器设备以及外面的环境噪声干涉等影响，以至于现实大多数图像都或多或少含有一定噪声，如果直接对图像进行识别特征、检测边缘等操作时，噪声会使得图像的峰值信噪比变小，这将使得图像的一些细节特性被噪声掩盖，所以说图像中含有噪声不但会影响图像的主观质量，更会制约图像的进一步处理。

示温漆彩色图像分割与温度识别系统

1.3 研究内容 ...............................................................................................6 1.4 内容安排 ...............................................................................................7 1.5 本章小结 ...............................................................................................8 2 示温漆图像识别系统总体设计 ...................................................................9 2.1 基于图像处理的温度测量技术原理 .....................................................9 2.2 系统硬件组成 .....................................................................................10 2.2.1 2.2.2 系统硬件 .....................................................................................10 图像采集系统模块 ..................................................................... 11
I
Abstract

基于谱分解的模糊C均值算法在彩色图像分割中的应用

基于谱分解的模糊C均值算法在彩色图像分割中的应用刘雨;周丽娟【摘要】针对模糊C均值聚类算法对初始值敏感、易陷入局部最优以及谱聚类算法无法处理样本量过大的问题,提出了一种将模糊C均值聚类算法与谱聚类算法相结合的模糊谱聚类算法应用于彩色图像分割;大致分为三步:第一步对图像进行预处理,将颜色空间由RGB空间转换为Lab空间;第二步对特征空间进行冗余模糊C均值聚类算法得到冗余类;第三步由冗余类的隶属度矩阵和聚类中心矩阵得到冗余类的特征空间,并根据贴进度和传递闭包将该特征空间转换为冗余类的相似度矩阵进行谱聚类,完成冗余类的合并;实验结果表明,与模糊C均值聚类算法相比,模糊谱聚类算法对于初始值敏感问题、易陷入局部最优以及只能识别团状的蔟得到了很好的解决,从而使彩色图像分割结果更加合理.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2016(024)012【总页数】4页(P168-171)【关键词】彩色图像分割;模糊C均值聚类;贴近度;传递闭包【作者】刘雨;周丽娟【作者单位】首都师范大学信息工程学院,北京 100048;成像技术北京市高精尖创新中心信息工程学院,北京 100048;首都师范大学信息工程学院,北京 100048;成像技术北京市高精尖创新中心信息工程学院,北京 100048【正文语种】中文【中图分类】TP3图像分割实质上就是根据图像自己具有的某种属性如灰度，颜色，纹理等将图像分割成为互不重叠的多个模块，同时对于该属性，模块内的像素点是相似的，不同模块内的像素点是不相似的。

彩色图像分割相比于灰度图像分割问题，就是在进行图像分割时，图像的属性由灰度变为了彩色空间，特征空间由一维变成了多维，然而由于不同的颜色空间对图像分割结果的不同，因此彩色图像分割主要就是选择最优的分割算法和合适的颜色空间。

图像分割作为图像分析和图像理解的前期图像处理工作，分割结果的好坏直接影响后续对图像进行的一系列工作，因此广大学者针对图像分割的方法做了很多的研究，主要有直方图阈值法[1]、基于区域的方法[2]、基于边缘的方法[3]、聚类方法[4-5]以及基于某种特定理论的方法等，其中聚类方法中引入模糊集理论的模糊聚类方法在图像分割中得到了很好的应用。

基于小波分解和模糊聚类的图像分割方法

收稿日期:2008-09-27;修回日期:2008-12-22基金项目:四川省教育计划重点资助项目(2006A097);四川省科技应用基础研究项目(2008LY0115-2)作者简介:李光耀(1982-),男,四川人,硕士研究生,研究方向为图像处理、模式识别;聂诗良,副教授,研究方向为计算机控制系统。

基于小波分解和模糊聚类的图像分割方法李光耀,聂诗良(西南科技大学信息工程学院,四川绵阳621010)摘要:传统的FCM 图像聚类法由于需要大量先验知识和聚类速度的原因,大大限制其在图像分割领域的应用。

提出一种基于小波分解和模糊聚类相结合的图像分割算法,首先对图像进行小波变换,对于L 空间得到的灰度图像利用小波多尺度分解的性质得到特征图像,利用此特征图像的一维灰度信息采用模糊C 均值聚类(FCM )算法,并自动确定FCM 算法聚类数和聚类中心从而完成聚类的无监督化,实现对经小波分解后的特征图像的高效快速分割。

关键词:图像分割;小波分解;模糊聚类中图分类号:T P391.41 文献标识码:A 文章编号:1673-629X(2009)06-0121-03Image Segment Algorithm Based on Wavelet Decomposition and Fuzzy Clustering TheoryLI Guang yao,NIE Shi liang(College of Infor mation Eng ineering,Southwest Science &T echnology U niversity ,M ianyang 621010,China)Abstract:Because of a few priori know ledge has to be needed and its slow ly speed,T he application of traditional fuzzy clustering algori thm is limited in the field of image segment.Proposed a new image segmentation algori thm based on wavelet decomposition and fuzzy cl uster ing.First,divided the image into sub images w ith wavelet transform method;gained the feature images according the property of w avelet multi-scale decomposi tion of the grey-scale map in L -S pace.By using one-dimensional gray information of the feature image,FCM algorithm,an d automatically determined th e number of clusters an d cluster centers to complete the non -supervision clusteri ng.The ex periment proves feature images based on w avelet decom positi on has been segmented quickly and efficientl y.Key words:image segment;w avelet decomposition;fuzzy clustering0 引言图像分割是图像处理中最为基础和重要的领域之一,由分割产生的子区域是图像内容的一种表示,它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提。

基于核模糊聚类的彩色图像色彩_纹理分割方法

图像分割是根据一定的相似性准则将图像分成若干互不重叠的区域，同一区域内图像的颜色、灰度、纹理等特征具有相似性，而不同区域间图像的特征则明显不同。

图像分割是解决许多其他计算机视觉问题的先决条件，如图像分类、基于内容的图像检索和目标识别等。

大部分基于灰度图像的分割方法可以通过扩展而应用于彩色图像分割，也可直接应用于彩色图像的单个颜色分量，将分割结果再利用某种特定方法进行合并得到分割结果图像[1]。

彩色向量在3个分量上投影时，会由于彩色信息发散而造成信息丢失，因此，简单的将灰度图像分割方法在彩色图像上进行扩展并不合适。

图像分割时所依据的特征，包括色彩、纹理等，在文献[2-4]中利用了图像的色彩信息进行图像分割，文献[5-9]根据纹理特征对纹理图像进行了分割。

其实，人眼对图像感受到的信息，是色彩、纹理等特征的综合，在一些场景中，仅仅根据色彩或纹理是较难对目标进行分辨的。

进行图像分割时，应综合利用色彩、纹理等信息，文献[10]虽然将图像的色彩与图像的局部纹理特征结合进行图像分割，但对于色彩的量化级数和局部窗口大小有较强的依赖性。

首先将彩色图像转换为HSI色彩模型，获得相互独立的图像色彩信息H、S，从图像的强度信息I中提取图像的纹理基元特征[11]与色彩信息进行融合，最后利用核模糊聚类的方法，进行图像的快速聚类分割。

1算法描述首先将彩色图像转换为HSI（色调、饱和度和强度）色彩模式，获得彩色图像的色彩特征F C={H，S}T，利用图像的亮度信息I提取图像的纹理特征。

纹理是图像的区域特征，由于单独的像素点并不具备纹理，因此，在利用纹理特征对图像进行分割时，已有的研究大多是根据经验或测试结果，计算像素点的某个N×N邻域纹理特征作为该像素点的纹理特征[7-10]，显然N 较为关键，对于不同的图像，N是变化的，但不便自动调整。

将彩色图像的强度信息进行与方向无关的Gabor变换，经过低通滤波后，采用聚类方法获得图像的纹理基元特征F T={T}，与图像的色彩信息组合得到图像的色彩-纹理特征向量F CT={H，S，T}T。