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
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。
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颜色空间与灰度波动相结合的复杂桥梁蜂窝麻面的图像分割
基于HSI颜色空间与灰度波动相结合的复杂桥梁蜂窝麻面的图像分割作者：姚学练贺福强平安罗红万思路来源：《计算机应用》2019年第03期摘要：针对桥梁蜂窝麻面图像经常存在光照不均、多背景并存的干扰问题，提出了基于HSI颜色空间与灰度波动相结合的复杂桥梁蜂窝麻面的图像分割算法。
首先，绘制S分量灰度变化曲线;其次，搜索曲线所有潜在的波峰波谷，并求相邻波峰波谷的高度差;然后，基于灰度像素个数差分值的标准差筛选出部分高度差;最后，基于部分高度差的标准差搜索最佳阈值完成图像的阈值分割。
实验结果表明，与二维OTSU法、Niblack法、二维Tsallis熵法等几种算法相比，该算法的分割效果和实时性更好。
关键词：彩色图像;HSI空间;灰度波动;高度差;标准差;图像分割中图分类号： TP391.4文献标志码：A文章编号：1001-9081（2019）03-0882-06Abstract： As the voids and pits image of bridge often has uneven illumination and multi-background interference problems， an image segmentation algorithm for complex voids and pits of bridge was proposed based on HSI color space and gray fluctuation. Firstly， S-component gray curve was plotted and all the potential peaks and troughs of the curve were searched， then the height differences between adjacent peaks and thoughs were calculated. Secondly， partial height differences were selected based on the standard deviation of gray pixel difference value. Finally the threshold segmentation of image was finished by searching the best threshold based on the standard deviation of partial height differences. Experimental results show that the proposed algorithm has better segmentation effect and real-time performance than OTSU， Niblack and Tsallis entropy method.Key words： color image; HSI space; gray fluctuation; height difference; standard deviation; image segmentation0 引言蜂窝麻面是混凝土桥梁常见的病害。
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HSI模型的彩色图像背景减法
收稿日期:2008-10-28。
作者简介:成喜春(1978-),男,湖南湘潭人,硕士研究生,主要研究方向:计算机辅助设计; 全燕鸣(1957-),女,江西人,教授,博士生导师,主要研究方向:计算机辅助设计。
文章编号:1001-9081(2009)S1-0231-02基于HSI 模型的彩色图像背景减法成喜春,全燕鸣(华南理工大学机械与汽车工程学院,广州510641)(chengxichun@ )摘 要:提出了一种基于HSI 模型的彩色图像背景差法,充分考虑了色度(H )、饱和度(S )、亮度(I )三者之间的关系。
根据H 、S 分量与I 分量相互独立的特点,综合利用H 分量和S 分量新建背景亮度信息,根据亮度信息,采用动态阈值提取出精确的前景对象。
该算法高速有效,对噪声和光线的变化有较强的鲁棒性。
关键词:运动目标检测;HSI 颜色空间;背景差法;差分;动态阈值中图分类号:TP391 文献标志码:AColor image background d i fference ba sed on HS I m odelCHE NG Xi 2chun,QUAN Yan 2m ing(College of M echanical and Auto m otive Engineering,South China U niversity of Technology,Guangzhou Guangdong 510641,China )Abstract:This article p r oposed a col or i m age backgr ound difference based on the HSI (Hue 2Saturati on 2I ntensity )model,this algorith m fully considered the relati ons bet w een H,S and I .According t o H and S component was independent with I component mutually,it built a ne w backgr ound brightness inf or mati on by utilizing H and S component .According t o the lu m inance inf or mati on,the study used the dyna m ic threshold value t o withdraw the p recise p r os pect object .This algorith m has high s peed and effectiveness,and it als o has the str ong r obustness t o the noise and the change of light .Key words:moving target detecti on;HSI (Hue 2Saturati on 2I ntensity )col or s pace;backgr ound difference;differential;dyna m ic threshold0 引言运动目标检测是视频监控系统需要解决的一个关键问题,也是当前计算机视觉领域的研究热点之一。
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S-CIELAB空间的彩色图像分割
基于S-CIELAB空间的彩色图像分割李光;王朝英;侯志强【摘要】提出一种基于S-CIELAB颜色空间的彩色图像分割算法.在人类视觉彩色传递模型的基础上,将原始的RGB图像转换到S-CIELAB空间,运用均值漂移算法对图像进行分割.实验结果表明,该算法能模拟人类视觉模糊特性,得到与人类视觉非常接近的分割结果.对于被高斯噪声严重污染的彩色图像,该算法也能有效地进行分割.【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2010(036)004【总页数】2页(P198-199)【关键词】彩色图像分割;模式-彩色分离模型;颜色空间;均值漂移算法【作者】李光;王朝英;侯志强【作者单位】空军工程大学电讯工程学院,西安,710077;空军工程大学电讯工程学院,西安,710077;空军工程大学电讯工程学院,西安,710077【正文语种】中文【中图分类】TP3911 概述图像分割是图像分析与理解过程中一个最基本的处理步骤，其目的是将图像划分为多个互不重叠的区域，每个区域内的像素具有相似或一致的性质，并且相邻区域不具有类似性质。
由于图像分割实现了对图像中人们感兴趣区域的分离，使得目标特征和参数的提取成为可能，因此多年来它一直是人们高度重视的研究领域[1]。
然而，现有算法还存在一些重要的问题有待解决[2]。
传统分割算法很少考虑人眼的视觉模糊机制，当处理有空间频率变化的图像时，如mosaic或半色调图像，传统算法的效果就很差。
而且，分割算法的性能在很大程度上依赖于颜色空间的选择，在大量的颜色模型中，如RGB, YUV, HIS, Lab, Luv，哪个空间最适合用来进行图像分割还没有一个明确的标准。
人类视觉系统具有优良的彩色图像分割性能，在实际应用中对彩色图像分割的最终结果也是由人眼主观判定的。
文献[3]用颜色的非对称匹配方法研究人眼的彩色传递特性，在一系列生理实验的基础上，提出了模式-彩色分离(patterncolor separable)模型，该模型是目前较为完整的人眼彩色视觉模型。
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。
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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一种HSI空间基于模糊聚类的火灾彩色图像分割算法
５ ０
火 灾科 学 Ｆ Ｉ Ｒ Ｅ Ｓ ＡＦ Ｅ Ｔ Ｙ Ｓ Ｃ Ｉ Ｅ ＮＣ Ｅ
第２ ６卷 第 １期
无 关 区域抑 制 可看 作 对 火 焰 区域 的 变相 增 强 ，
关 区域 抑制 。
表 １ 火 焰 的 ＨＳ １ 分 布
Ｔａ ｂｌ ｅ １ Ｆｌ ａ ｍｅ ｄｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂ ｕｔ ｉ ｏ ｎ ｂ ａ ｓ ｅ ｏ ｎ ＨＳＩ ｓ ｐａ ｃ ｅ
基金项 目： 绥化 学院 ２ ０ １ ５年 科 学 技 术 研 究 项 目“ 基 于 嵌 入 式 视 觉 的火 灾 检测 的 研 究 ” （ Ｎｏ ： Ｋ１ ５ ０ ２ ０ ０ ３ ） 作者简介 ： 周凤 （ １ ９ ８ ０ 一 ） ， 讲师 ， 绥 化学 院 ， 教师 ， 从事计算机应用方面研究 。
第 ２ ６ 卷 第 １ 期 ２ ０ １ ຫໍສະໝຸດ ７年 ３月 科 学
Ｖｏ ｌ ＿ ２ ６ ， Ｎｏ ． １
Ｍａ ｒ ．２ ０ １ ７
ＦＩ ＲＥ Ｓ ＡＦＥＴＹ Ｓ ＣＩ ＥＮＣＥ
文章 编号 ： １ ０ ０ ４ — ５ ３ ０ ９ （ ２ ０ １ ７ ） 一 ０ ０ ４ ９ — ０ ５ ＤＯＩ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ４ — ５ ３ ０ ９ ． ２ ０ １ ７ ． ０ １ ． ０ ７
Ｈ 在［ ０ ， ２ 丌］ 区 间 中周 期 连 续 变 化 ， 构 成一个 “ 圆 变化 ， 参考 表 １本文 构造 抑制算 子 如下 ：
０ 引 言
火 灾 图像 分割 作 为 火 灾探 测 识 别 的关 键 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。
基于数学形态学的HSI空间彩色边缘检测方法
基于数学形态学的HSI空间彩色边缘检测方法高丽;令晓明【摘要】针对在RGB空间中很难有效区分颜色相似性的问题,选择更加符合颜色视觉特性的HSI颜色空间进行图像处理,提出一种基于HSI空间的多结构多尺度自适应彩色图像边缘检测方法.首先对H、S、I三个分量采用不同结构和不同尺度的结构元素进行形态学边缘检测,然后对三个边缘分量利用信息熵加权得到融合后的彩色边缘信息.实验结果表明,该方法可以充分利用彩色图像的色度,饱和度和亮度信息,有效地抑制噪声,自适应地提取完整的边缘信息.【期刊名称】《光电工程》【年(卷),期】2010(037)004【总页数】5页(P125-129)【关键词】HSI空间;数学形态学;彩色边缘;信息熵;多结构多尺度【作者】高丽;令晓明【作者单位】兰州交通大学电子与信息工程学院,兰州,730070;光电技术与智能控制教育部重点实验室,兰州交通大学兰州,730070【正文语种】中文【中图分类】TP391.410 引言边缘是指图像上局部强度变化最显著的部分，它反映了图像中一个物体区别于其他物体最基本的特征，是图像分割、模式识别、图像分析和理解的重要基础。
长期以来，人们主要是致力于灰度图像的边缘检测研究，但彩色图像能比灰度图像提供更多的信息。
研究表明，彩色图像中大约90%的边缘与灰度图像中的边缘相同，而有10%的边缘在灰度图像中是检测不到的[1]。
因而，彩色图像的处理受到越来越多的关注。
目前，大部分彩色图像边缘检测方法都是在RGB空间实现的，即先对R、G、B三个分量分别使用灰度图像边缘检测方法，然后用一定的逻辑算法将三个分量的边缘结合起来，得到彩色图像的边缘。
但 RGB颜色空间的主要缺点是不能直接从RGB数值中估计出颜色的色度、饱和度和亮度等感知属性。
为了克服RGB空间的不均匀和不直观性，对彩色图像处理时可以采用更符合人类视觉特性的HSI(Hue, Saturation, Intensity)颜色空间。
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。
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。
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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。
总之，基于HSI空间彩色差的快速水平集分割方法是一种高度有效的图像分割技术，它可以有效地处理彩色图像，并减少分割消耗的时间，从而提高图像分割的准确性和效率。