彩色图像分割技术研究本科毕业论文
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。
图像分割算法的研究与实现_毕业设计论文
学士学位论文（设计）论文题目图像分割算法研究与实现作者姓名指导教师所在院系物理与电子科学学院专业名称电子信息科学与技术完成时间2010年5月15日目录摘要: (1)1．前言 (3)2．图像分割概念 (3)2.1图像分割定义 (3)2.2图像分割方法综述 (5)2.3阈值法 (5)2.4 基于边缘检测的分割方法 (9)2.5基于区域的分割方法 (12)3．图像分割方法详述 (13)3.1图像分割方法 (13)3.2 图像分割方法实现 (13)4．实验结果及分析 (15)4.1 实验结果 (15)4.2 实验结果分析 (19)5．小结 (21)5.1 本文主要工作总结 (21)5.2 结论及展望 (21)6．致谢 (23)7．附录 (25)图像分割算法研究与实现摘要:图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一,是图像处理图像分析的关键步骤。
因为图像分割及其基于分割的目标表达、特征提取和参数测量等将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层的图像分析和理解成为可能。
因此，图像分割多年来一直得到人们的高度重视.本文首先将现有的多种类型图像分割方法归结为3类典型的方法 , 并分析各自的特性;然后提出图象分割方案，并利用MATLAB 软件编写程序，展示实验现象，最后对所做工作进行总结。
关键词:图像分割阈值法边缘检测微分算子局部阈值中图分类号:TP391.41RESEARCH AND IMPLEMENTATION OF IMAGESEGMENTATION ALGORITHMSHan Yan(College of Physics and Electronic Science,Hubei Normal University, Huangshi 435002, China) Abstract :Image segmentation is one of basic problems in image pro- cessing and computer vision,and is a key step in image processingand image analysis.Because original image can be translated intomore abstract and more compact format by image segmentation andtarget expression , feather extraction , parameter survey , and so onwhich are base on segmentation , this makes more high images analysis and image understanding possible. Therefore, the image segmen-tation for many years is highly valued.At first ,image segmentationmethods are classified into three typical types ,and their characteris-tics are analyzed. Secondly , the scheme of image segmentation areintroduced .At last，there is a summation to the whole work，writtingprogram with MATLAB , and show the phenomenon.Key words: Image Segmentation ,Threshold , Edge Detection , Differential operator ,Local threshold图像分割算法研究与实现1．前言在图像的研究和应用过程中，人们往往仅对各幅图像中的某些部分感兴趣.这些部分常称为目标或前景，它们一般对应图像中特定的具有独特性质的区域.为了辨别和分析目标，需要将这些区域分离提取出来，在此基础上才有可能对目标进一步利用.图像分割就是将图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣的目标的技术和过程.在进行图像分割时，首先要根据目标和背景的先验知识来对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后将等待识别的目标从背景中分离出来.图像分割是由图像处理进到图像分析的关键步骤，也是一种基本的计算机视觉技术.这是因为图像的分割、目标的分离、特征的提取和参数的测量将原始的图像转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层的分析和理解成为可能.因此，图像分割多年来一直得到人们的高度重视[1]。
基于K-均值聚类算法的彩色图像分割改进算法 毕业论文
本科毕业论文（设计）题目：基于K-均值聚类算法的彩色图像分割改进算法教务处制二○一二年六月诚信声明本人郑重声明：本人所呈交的毕业论文（设计），是在导师的指导下独立进行研究所取得的成果。
毕业论文（设计）中凡引用他人已经发表或未发表的成果、数据、观点等，均已明确注明出处。
除文中已经注明引用的内容外，不包含任何其他个人或集体已经发表或在网上发表的论文。
特此声明。
论文作者签名：日期：年月日摘要在一幅图像中,景物往往有众多的目标组成,反映在图像中是众多的区域。
图像分割属于图像处理中一种重要的图像分析技术。
图像分割的传统方法是对灰度图像分割，处理图像的亮度分量，简单快速。
但却忽略了图像中很大一部分信息：色彩，因此分割效果不佳。
对彩色图像分割的研究一直是图像处理的焦点，它采用各种颜色空间模型，使得图像分割更全面，更精确。
本论文首先介绍了传统的图像分割与聚类算法分割，然后重点介绍一种基于K-均值聚类算法的图像改进分割方法。
实验结果表明, 改进的分割方法能够实时稳定的对目标分割提取，分割效果良好。
关键词：K-均值聚类；图像分割；聚类算法AbstractIn an image, the scene is often a large number of targets, reflected in many are- as in the image. Image segmentation is an important image analysis technique of with the luminance component of the image，simple and fast. But it ignores a large part of the information in the image: color, so the poor segmentation results.Research on color image segmentation has been the focus of image processing, which uses a variety of color space model, making the segmentation more comprehensive and more accurate.This paper first describes the traditional image segmentation and clustering algorithm to partition, and then focuses on a segmentation method based on the K- means clustering algorithm for image improvement. The experimental results show that the segmentation method can improve real-time stability of segmentation to ext- ract the target partition to good effect.Key words:K-means clustering; image segmentation; clustering algorithm目录序言 (1)1图像分割综述 (1)1.1 图像分割技术的现状和发展情况 (1)1.2 图像分割主要研究方法 (2)2 K-均值聚类算法 (2)2.1 聚类概念 (2)2.2 K-均值聚类算法 (2)3 基于K-均值聚类的彩色图像分割算法及改进 (3)3.1引言 (3)3.2 图像特征提取 (4)3.2.1 颜色特征的提取 (4)3.2.2 纹理特征的提取 (4)3.3 K-均值聚类图像分割算法的研究与改进 (5)3.4 实验结果与分析 (6)总结与展望 (8)4.1 工作总结 (8)4.2 工作展望 (8)参考文献 (9)序言在计算机视觉和图像分析中。
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，即将输入图像划分为多个不同的区域，这些区域可能具有不同的颜色、纹理和特性，是计算机视觉中的一个重要研究领域，可以用于图像识别、图像索引和图像建模等诸多领域。
由于它在计算机视觉、自然图像处理、机器人导航等应用中发挥着重要作用，计算机图像分割已成为计算机视觉专业目前的一个重点研究，其发展也受到了越来越多的关注。
彩色图像分割是图像分割研究的一个重要方面，其主要目的是在大规模彩色图像中比较准确地识别出各个物体，并分类地以不同的颜色表示出来。
这需要对光照、色彩、结构等图像信息进行准确的识别，以实现高精度的图像分割。
随着技术的进步，彩色图像分割的算法也逐渐完善，可以应用于不同的复杂场景，并在实际应用中取得良好的效果。
一、彩色图像分割算法的分类彩色图像分割算法可分为传统的有监督和无监督分割算法，以及近几年提出的深度学习分割算法。
1. 传统有监督图像分割算法传统有监督图像分割算法属于基于特征的算法，它基于明确的前景背景特征信息，采用距离函数或概率函数来衡量前景背景的相似度，从而实现分割过程。
传统的有监督图像分割算法主要包括分水岭算法、分层模型分割算法、K-means算法、模板匹配算法等。
2.传统无监督图像分割算法传统无监督图像分割算法属于基于数据的分割方法，主要基于图像数据分析，利用像素灰度值之间的相似性和差异性，进行图像分割。
传统的无监督图像分割算法大多通过构建图的联通成分，并利用联通成分及其属性来决定每个前景或背景的边界，常见的有区域生长法、聚类算法等。
3.深度学习图像分割算法深度学习图像分割算法是近几年比较流行的分割算法，它基于神经网络模型，可以自动从图像中学习有效的特征，从而实现高准确率的图像分割。
目前，深度学习图像分割算法主要有残差网络（ResNet）、卷积神经网络（CNN）、U-Net、Fully Convolutional Network（FCN）、DeepLabV3+等。
基于颜色空间的图像分割算法研究
基于颜色空间的图像分割算法研究一、简介图像分割是数字图像处理中的重要内容，其目的是将一张图像分成不同的部分或区域。
图像分割在计算机视觉、机器人、医学图像以及自然图像的分析等方面有着广泛的应用。
基于颜色空间的图像分割算法是图像分割领域中的一种常见方法，本文将从该方法的原理、实现及优化方面进行研究。
二、基于颜色空间的图像分割算法原理基于颜色空间的图像分割算法的原理是：在RGB、HSI、HSV、LAB等颜色空间中，将图像像素的颜色信息利用聚类分析的方法分类，从而得到不同的区域。
其中，RGB色彩空间以红、绿、蓝三原色的亮度为基础，可以展现出色彩的真实性，但缺乏人眼的视觉特性；HSI色彩空间是将RGB色彩空间转换至色相（H）、饱和度（S）、强度（I）三方向，用于描述颜色的感性特征。
HSV色彩空间是将RGB色彩空间转换至色调（H）、饱和度（S）、亮度（V）三方向。
LAB色彩空间是基于三个属性：L（亮度）、A（色彩在绿-红轴上的位置）、B（色彩在蓝-黄轴上的位置）。
三、基于颜色空间的图像分割算法实现基于颜色空间的图像分割算法的实现步骤如下：1.选择合适的颜色空间转换成灰度图像；2.确定聚类中心，对灰度图像进行聚类，确定不同的区域；3.利用聚类得到的分割结果对原图像进行分割，得到不同的区域。
四、基于颜色空间的图像分割算法优化基于颜色空间的图像分割算法的优化主要从以下几个方面：1. 颜色空间选择：应选择适合特定应用场合的颜色空间。
例如，应选择HSV颜色空间来提取彩色图像中特定颜色物体的信息；2. 聚类算法：应选择合适的聚类算法，不同聚类算法适用于不同的分割结果；3. 深度学习方法：利用深度学习方法实现图像分割可以提高分割的准确性和效率；4. 视频图像分割：对于视频图像分割，可以将前一帧的分割结果作为后一帧的初始聚类中心，以减少重复计算。
五、总结基于颜色空间的图像分割算法是图像分割领域中的常见方法之一，在医学图像、机器人、计算机视觉等领域有着广泛的应用。
图像分割技术研究--毕业论文
本科毕业论文图像分割技术研究Survey on the image segmentation学院名称：电气信息工程学院专业班级：电子信息工程0601班2010年 6 月图像分割技术研究摘要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，也是图像处理、模式识别等多个领域中一个十分重要且又十分困难的问题。
在图像处理过程中，原有的图像分割方法都不可避免的会产生误差，这些误差会影响到图像处理和识别的效果。
遗传算法作为一种求解问题的高效并行的全局搜索方法，以其固有的鲁棒性、并行性和自适应性，使之非常适于大规模搜索空间的寻优，已广泛应用许多学科及工程领域。
在计算机视觉领域中的应用也正日益受到重视，为图像分割问题提供了新而有效的方法。
本文对遗传算法的基本概念和研究进展进行了综述；重点阐述了基于遗传算法的最大类间方差进行图像分割算法的原理、过程，并在MATLAB中进行了仿真实现。
实验结果表明基于遗传算法的最大类间方差方法的分割速度快，轮廓区域分割明显，分割质量高，达到了预期目的。
关键字：图像分割；遗传算法；阈值分割Survey on the image segmentationAbstract I mage segmentation is the first step of image processing and the basic of computer vision. It is an important part of the image, which is a very important and difficult problem in the field of image processing, pattern recognition.In image processing process, the original method of image segmentation can produce inevitable errors and these errors can affect the effect of image processing and identification .This paper discusses the current situation of the genetic algorithms used in the image segmentation and gives some kind of principles and the processes on genetic algorithm of image segmentationIn this paper.It also descripts the basic concepts and research on genetic algorithms .It emphasizes the algorithm based on genetic and ostu and realizes the simulation on Matlab. The experimental results show that this method works well in segmentation speed，the outline of the division and separate areas of high quality and achieve the desired effect.Genetic algorithm (GA) is a sort of efficient，paralled，full search method with its inherent virtues of robustness，parallel and self-adaptive characters. It is suitable for searching the optimization result in the large search space. Now it has been applied widely and perfectly in many study fields and engineering areas. In computer vision field GA is increasingly attached more importance. It provides the image segmentation a new and effective method.Key words image segmentation；genetic algorithm；image threshold segmentation目录第一章绪论 (1)1.1本课题研究的背景、目的与意义 (1)1.2本课题研究的现状与前景 (2)1.3本论文的主要工作及内容安排 (3)第二章图像分割基本理论 (4)2.1图像分割基本概念 (4)2.2图像分割的体系结构 (4)2.3图像分割方法分类 (5)2.3.1阈值分割方法 (5)2.3.2边缘检测方法 (8)2.3.3区域提取方法 (9)2.3.4结合特定理论工具的分割方法 (10)2.4图像分割的质量评价 (11)第三章遗传算法相关理论 (12)3.1遗传算法的应用研究概况 (12)3.2遗传算法的发展 (12)3.3遗传算法的基本概念 (13)3.4遗传算法基本流程 (14)3.5遗传算法的构成 (14)3.5.1编码 (14)3.5.2确定初始群体 (14)3.5.3适应度函数 (15)3.5.4遗传操作 (15)3.5.5控制参数 (17)3.6遗传算法的特点 (18)第四章 MATLAB相关知识 (20)4.1MATLAB简介 (20)4.2MATLAB的主要功能 (20)4.3MATLAB的技术特点 (21)4.4遗传算工法具箱(S HEFFIELD工具箱) (22)第五章基于遗传算法的最大类间方差图像分割算法 (24)5.1最大类间方差法简介 (24)5.2基于遗传算法的最大类间方差图像分割 (25)5.3流程图 (26)5.4实验结果 (27)第六章总结与展望 (29)6.1全文工作总结 (29)6.2展望 (29)致谢 (30)参考文献 (31)附录 (32)第一章绪论1.1本课题研究的背景、目的与意义数字图像处理技术是一个跨学科的领域。
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以《彩色图像分割算法的研究与实现》为标题，写一篇3000字的中文文章近年来，随着计算机处理图像技术的发展与进步，彩色图像分割技术更加成熟，越来越受到科学家和工程技术人员的青睐。
图像分割作为图像处理中最基础的步骤，具有重要的研究价值和应用前景，是自然图像处理和计算机视觉问题的关键技术。
本文从图像分割的概念出发，主要研究彩色图像分割的算法，并结合自然图像处理算法、模型及相关算法，分析彩色图像分割技术的研究现状，介绍其基本原理和特性，并结合实际应用，对彩色图像分割算法进行理论研究和实现。
首先，本文介绍了彩色图像分割的基本概念。
彩色图像分割是指从彩色图像中提取出目标物体的一种处理技术，是机器视觉中最基础的技术。
彩色图像分割的主要任务是在彩色图像中提取出感兴趣的对象，将这些对象以及背景分割开来。
很多研究表明，彩色图像分割是图像处理中重要的技术，可以提供有效的细化和分离结果，能够大大提高机器视觉系统的准确性和性能。
其次，本文讨论了彩色图像分割算法的研究现状。
彩色图像分割算法分为两类：基于特征的算法和基于模型的算法。
基于特征的算法，如图像阈值处理算法、大津法、有限水平道算法和亚像素分割算法，是基于图像的像素值和灰度值来分割图像的。
基于模型的算法，如聚类分割、优化算法、机器学习方法等，是基于图像的外观特征信息来分割图像的。
由于基于特征的算法是基于图像的像素值和灰度值来分割图像的，所以彩色图像分割的效果不如基于模型的算法。
最后，本文针对彩色图像分割算法进行了理论研究和实现。
针对彩色图像分割技术，可以从两个方面进行实现。
一是在彩色图像分割技术的理论基础上，利用计算机软件，在处理器上实现分割算法，并编写程序，利用图像处理软件将图像分割结果显示出来。
二是结合机器视觉系统，利用硬件设备实现图像分割功能，可以进一步提高彩色图像分割功能的准确性和性能。
综上所述，彩色图像分割技术是图像处理中重要的技术，目前发展很快，因此本文讨论了彩色图像分割技术的基本原理，分析了彩色图像分割算法的研究现状，并对彩色图像分割算法进行了理论研究和实现。
基于二叉树结构的彩色图像分割
摘 要随着科学技术的进步和计算机的广泛使用，数字图像处理技术已经渗透到人类生活的各个方面，并发挥着越来越重要的作用。
图像分割就是指把图像分解成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程，它是由图像处理到图像分析的一个关键步骤，在计算机视觉、模式识别和医学图像处理等实际中得到了广泛的应用。
如何对彩色图像中的目标进行有效的分割是计算机视觉和图像分析的重点和难点，目前对彩色图像的分割方法主要分类为基于阈值的分割技术、基于边界的分割技术、基于区域特性的分割技术和结合特定理论工具的分割技术四类。
本文在传统的基于聚类算法的基础上，引入图像分层的理念，提出了一种基于二叉树结构的彩色图像分割方法，分层目的是将图像在不同分辨率下由粗到细地表达出来，基于分层的图像处理方法能够充分组合利用图像的全局与局部信息、空间与灰度信息.首先，对待分割图像采用最优阈值化方法获取R，G，B三个颜色空间的最佳阈值，从而得到三个颜色空间的二值图像，然后通过构造自适用二叉树进行一次粗分割提取目标区域，实现对图像的粗分割，自适应二叉树图像分块的基本思想是先把阈值化后的二值图像作为二叉树的根节点,以二值图像像素一致为基础，采用区域距离度量的方法进行区域分裂，在计算区域的距离时，我们需要考虑两个方面；区域的颜色距离和边缘距离，从而构造图像的分裂二叉树，得到图像的颜色一致区域。
通过构造二叉树进行粗分割可以把图像上颜色一致的区域初步的分割开，而并不理解其中的含义。
而且这样分割的图像往往呈方形，分割的结果不满足人们的视觉感知。
因此本文将在此基础上采用C-均值聚类算法实现对图像粗分割后形成的叶子区域进行聚类。
从而使分割后的图像更具有现实意义。
本文使用Visual C++ 6.0实现了算法，实验结果证明，本文所提出的方法与传统的区域生长方法和C-均值聚类算法的相比，可以更好的实现目标图像和背景的分离。
关键词：彩色图像分割，最优阈值化，二叉树，金字塔分割，聚类算法.AbstractWith the development of the science and technology and widely usage of computer, technology of digital image processing have come into everyday life and have an important effect on everybody. Image segmentation is just to segment an image into different sub-images with different characters and get some interested objects. It is a key step from image process to image analysis, plays an important role in image engineering, and is applied in a lot of fields such as computer vision, pattern recognition, medical image and so on..How to segment the target of the color image is the key and difficult of compute vision and Image Analysis. In recent years,People Separate image segmentation algorithms into 4 species.they are segmentation algorithms based on threshold , algorithms based on edge detection, algorithms based on regional characteristics,and algorithms combined with specific theoty.On the basis of the the traditional clustering algorithm and the concept of tiered.an effective segmentation method based on binary tree is proposed in this paper. The aim is to express image from fine to coarse according to different resolution. Image processing based on the images layered approach can take full advantage of global and local information of the image, space and gray information. In the way of the the method used segmentation method based on binary tree, first, this method uses the optimal threshold to get the best threshold in the R.G..B color space.thus gained the binary image of R,G,B color space.Then a roughly extract of the color image is gotten by constructing the self-adapting binary tree. the basic idea of the segmentation method based on binary is we use the binary image as the Root node first, based on the consistency of the pixel. we split the picture by measure the distance of regions,there are two respect we need to consider: the color distance and the edge distance.so we can obtain the binary tree of the image and the ,construction of the images so as to split the binary tree and the color coherent region. now the image is segmented to color coherent region segment but without understanding the meaning of the image.and the image was often square which dose not meet people's visual perception. After extracting, C_means clustering algorithm is used to improve the accuracy of the segmentation of the binary tree’s leaves. Experiments show that this method can separation of goals and background better compaare to the algorithms based on regional growth and clustering.Keyword: Color image Segmentation, Optimal threshold, Binary tree , pyramid segmentation,clustering algorithm;目 录摘要 (I)ABSTRACT (II)第一章绪论 (1)1．1研究的背景与意义 (1)1．2图像分割的数学描述 (3)1．3主要研究内容 (4)1．4论文的结构安排 (5)1.5本章小结 (5)第二章图像分割系统的一般结构 (6)2.1颜色特征及颜色空间的分析 (7)2.1.1颜色的基本性质 (7)2.1.2颜色空间 (7)2．2 图像分割的研究现状 (9)2.2.1 基于直方图阈值的方法 (10)2.2.2基于区域的方法 (11)2.2.3 基于边缘的方法 (14)2.2.4基于颜色聚类的算法 (16)2.2.5基于特定理论工具的算法 (18)2.3本章小结 (20)第三章基于二叉树的图像分割 (22)3.1基于分层结构的图像分割 (22)3.1.1金字塔缩减过程 (23)3.1.2金字塔分割方法的优缺点 (24)3.2基于自适应二叉树的图像分割 (25)3.2.1图像的二值化 (25)3.2.2自适应二叉树图像分块 (27)3.2.3 C-均值聚类算法 (29)3.3本章小结 (33)第四章实验分析 (34)4.1试验过程与分析 (34)4.2对噪声图像的处理 (36)4.3与其他算法计较 (37)第五章总结与展望 (39)5.1总结 (39)5.2展望 (39)参考文献 (41)致谢 (46)附录A 攻读硕士学位期间公开发表的学术论文 (47)第一章 绪论1．1研究的背景与意义在人类接收的信息中有80%来自视觉或者说为图像信息，这是人类最有效和最重要的信息获取和交流方式。
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彩色图像分割技术研究本科毕业论文目录1. 引言 (1)1.1．课题的研究背景和意义 (1)1.2．彩色图像分割的现状 (2)1.3．本文的容安排 (5)2．彩色图像分割研究 (6)2.1．数字图像处理概述 (6)2.2．常用的颜色空间 (7)2.3．彩色图像分割方法 (9)2.3.1．阈值化方法 (10)2.3.2．基于边缘的分割方法 (10)2.3.3．基于区域的分割方法 (12)3．无监督彩色图像分割 (13)3.1．概述 (13)3.2．颜色空间的转换 (14)3.3．Sobel算子边缘提取 (15)3.4．种子的选取 (16)3.5．区域生长与合并 (17)4．实验结果与分析 (18)5．结论 (20)参考文献 (21)谢辞 (23)1. 引言1.1．课题的研究背景和意义在人类所接收的信息中，有80%是来自视觉的图形信息，对获得的这些信息进行一定的加工处理也是目前一种广泛的需求，图像分割就是将图像中感兴趣的部分分割出来的技术。
在图像分割的基础上，才能对目标进行特征提取和参数测量，使得更高层的图像分析和理解成为可能。
因此，对图像分割的研究在图像处理领域具有非常重要的意义。
图像分割作为图像分析的基础，是图像分析过程中的关键步骤。
图像分割，顾名思义是将图像按照一定的方法划分成不同的区域，使得同一区域像素之间具有一致性，不同区域间不具有这种一致性。
因为人眼对亮度具有适应性，即在一幅复杂图像的任何一点上只能识别几十种灰度级，但可以识别成千上万种颜色，所以许多情况下，单纯利用灰度信息无法从背景中提取出目标，还必须借助于色彩信息。
由于彩色图像提供了比灰度图像更加丰富多彩的信息，因此随着计算机处理能力的提高，彩色图像处理正受到人们越来越多的关注。
自数字图像处理问世不久就开始了图像分割的研究，吸引了很多研究者为之付出了巨大的努力，在不同的领域也取得了很大的进展和成就，现在人们还一直在努力发展新的、更有潜力的算法，希望实现更通用、更完美的分割结果。
目前，针对各种具体问题已经提出了许多不同的图像分割算法，对图像分割的效果也有很好的分析结论。
但是，由于图像分割问题所面向领域的特殊性，而且问题本身具有一定的难度和复杂性，到目前为止还不存在一个通用的分割方法，也不存在一个判断分割是否成功的客观标准。
对于寻找一种能够普遍适用于各种复杂情况的准确率很高的分割算法，还有很大的探索空间。
对图像分割的深入研究不仅会不断完善对自身问题的解决，而且有助于推动模式识别、计算机视觉、人工智能等计算机科学分支的发展。
早期由于设备的限制，主要处理的是灰度图像。
因此针对灰色图像的分割算法比较多，也比较成熟。
随着彩色图像的需求和应用以及人们生活水平的提高，人们越来越关注彩色图像分割，也提出了一些分割方法，但这些方法大部分是灰色图像分割方法扩展出来的，因此还不能满足人们的要求。
在彩色图像分割这个领域，由于缺少理论和评估系统的支持，必须经过大量的实验来验证一种分割算法。
虽然研究者已经提出了一些有意义的算法，但还没有一种能适应大部分图片的算法，所以进一步研究专门用于彩色图像分割的方法，并且使它具有通用性和更好的分割效果是人们努力的方向。
1.2．彩色图像分割的现状事实上，人们对灰度图像进行的研究较早，算法也相对成熟。
随着计算机处理速度的提高和对图像处理技术的进步，彩色图像使用越来越多，彩色图像分割在最近几年越来越引起了人们的重视，与灰度图像相比，彩色图像不仅包括亮度信息，而且还有更多的有效信息，如色调、饱和度，实际上同样景物的灰度图像所包含的信息量与彩色图像难以相比，人类对色彩的感知更敏感，一幅质量较差的彩色图像似乎比一幅完美的灰度图像更具有吸引力。
因此，对彩色图像分割方法的研究有利于克服传统的灰度图像分割方式的不足，是一个更加广阔的研究领域。
图像分割的难点在于如何消除噪声和图像本身模糊的干扰。
前面已经讲到目前还没有一种或者几种完善的分割方法可以按照人们的想法分割任何一幅图像。
所有现存分割方法只能针对某一类型的图像，分割的质量必须靠效果和实际的应用场景来判断。
幸运的是人类已经积累了很多经典的图像分割方法，虽然不适用所有类型的图像分割，但是这些方法却是图像分割方法进一步发展的基础。
正是因为我们站在巨人的肩膀上，从而产生了新的更有效率更准确的图像分割算法。
在早期的图像处理的研究中，图像分割的方法一般被分为2类：一类是边界法，这种方法是假设图像一定有边缘存在；另一类是区域法，这种方法认为被分割后的图像区域一定会具有某些相同的特性，不同的区域的像素则会有不同的特性。
图像分割的技术主要有4种：并行边界分割技术、串行边界分割技术、并行区域分割技术和串行区域分割技术。
如下图1-1所示：所谓的串行图像分割是指对图像的每一个像素上所做的运算或者处理不依赖图像中其他像素点处理的结果。
而在并行算法中，对图像每一个像素的处理依赖其他像素处理后的结果。
图1-1 经典图像分割方法框架对普通的电脑处理器来说，串行分割方法当然比并行分割有明显的优势，因为并行分割必须在每个图像点完成相同的计算以后再决定是否继续处理或者放弃处理这个像素点或者区域。
这种技术明显导致了时间复杂度，但理论上它更可靠更准确。
而串行分割则简单，方便一些。
目前对彩色图像的分割已经提出了很多算法，最简单的彩色图像分割方法是直接将彩色图像的各个分量进行适当的组合转化为灰度图像，然后利用灰度图像的分割方法进行分割，该方法由于忽略了颜色信息和亮度信息之间的关联，因而分割效果并不十分理想。
因此后来人们专门针对彩色图像又提出了很多分割方法，如直方图阈值法、基于区域的提取方法、边缘检测的分割方法、基于主动轮廓模型方法、神经网络方法等等。
而且分割的图像的种类也各有不同，分割中用到的图像的模型不同（有物理模型和随机模型），分割的目的不同等，这些图像分割方法的分类也不尽相同。
把图像分割方法的发展划分为两个阶段：灰度图像分割方法阶段和彩色图像分割方法阶段。
对于灰度图像的分割方法，人们从不同的角度提出了如直方图阈值法，区域生长法，边缘检测法，基于分水岭的方法和神经网络的方法等等。
其中直方图法和区域生长法处理的对象是像素；边缘检测和分水岭方法则是对图像纹理基元进行处理；神经网络的方法是利用分类的思想对图像分割的方法。
无论是基于哪种分割方法，灰度图像的分割方法都发展得比较成熟了。
对于彩色图像的分割方法总的来说可以分为以下三类：基于颜色特征空间的分割方法，基于纹理特征空间的分割方法和基于混合特征的分割方法。
基于颜色特征空间的分割方法即是在某一种颜色空间，如RGB颜色空间或者CIE颜色空间通过颜色距离标准来融合像素，这种方法只适合于结构简单并且颜色不多的图像；基于纹理特征空间的分割方法是通过提取图像的像素问颜色差异，将原图像转换为纹理特征图像然后将具有相似纹理特征的像素合并起来，达到分割的效果，这种方法不能直接使用在彩色纹理图像中，因而提出了基于混合特征的分割方法，这种方法融合了前面两种方法的思想，达到对图像的最佳分割效果。
彩色图像分割与灰度图像分割的算法相比，大部分算法在分割思想上是一致的，都是基于像素值的相似性和空间的接近性，只是对像素属性的考察以及特征提取等技术由一维转向了多维。
这是由于灰度图像和彩色图像存在一个主要的区别，即对于每一个像素的描述，前者是在一维亮度空间上，而后者是在三维颜色空间上。
大部分彩色图像的分割方法或思想都是从灰度图像分割方法继承的，因此彩色图像的一部分方法与灰度图像基本相同。
但经过试验证明这些直接继承下来的方法不太适合于大部分彩色图像，所以人们对这些方法作了一些改进。
总的来说彩色图像分割方法发展到目前阶段，主要采用的分割方法有：(1) 基于阈值的分割方法由于彩色图像不仅有灰度这一个属性，所以使用直方图阈值法会出现很大的不同。
大多数方法都是对彩色图像的每个分量分别采用直方图阈值法。
由于彩色信息通常由R、G、B或它们的线性或非线性组合来表示，所以用三维数组来表示彩色图像的直方图并在其中选出合适的阈值，并不是一件简单的工作，另一方面确定图像中目标的数目计算量也很大。
但这种分割方法不需要先验信息，分割简单。
目前，人们通过研究提出了很多新方法：文献[5]从目标和背景的类间差异性出发，提出通过贝叶斯公式估计背景和目标的概率，寻找这两类概率兼得最大交叉熵的方法；文献[6]提出了基于量化直方图的最大熵阈值的方法。
(2) 基于边缘的分割方法边缘检测是灰度图像分割广泛使用的一种技术，它是基于在区域边缘上的像素灰度变化较剧烈，试图通过检测不同区域的边缘来解决图像分割问题。
在灰度图像中，边缘的定义是基于灰度级的突变，而且两个区域的边缘当亮度变化明显时才能被检测出来。
在彩色图像中，用于边缘检测的信息更加丰富，如具有相同亮度、不同色调的边缘同样可以被检测出来，相应地，彩色图像边缘的定义也是基于3维颜色空间的不连续性。
目前，彩色图像的分割以转移到如何有效的综合利用彩色图像的三通道信息方面。
SergeyN.Krjukov等[7]提出了使用神经网络进行彩色图像的分割方法。
他们在RGB 颜色空间中将图像的每个像素表示为一个由R、G、B本身的值及其均值和方差这几个特征分量组成的特征向量，并作为神经网络的输入层进行图像分割，其输出层神经元对应于预先定义的要分割的颜色数。
采用SergeyN.Krjukov的方法，存在两个限制：第一、它需要有一个学习过程，即预先要给定一幅示教图像让其学习，以产生正确的输出；第二、必须给出输出层结点的神经元数量，也就是说事先必须知道分割出的图像的颜色数。
事实上，许多图像输出的颜色数是不一致的，对于一幅复杂的图像其颜色数也难以确定。
因此，这一算法在很大程度上受到了限制。
文献[8]中提出了用聚类分析进行彩色图像的分割方法。
聚类分析最常用的方法是k-均值法和模糊c-均值聚类方法。
目前，基于聚类的彩色图像分割技术一般选择RGB 空间作为颜色空间，但采用该颜色空间存在一个缺陷，即它的颜色分量与人的视觉不一致。
另外，颜色聚类一般是在三维空间进行的。
应用领域的不同、图像质量的好坏及图像色彩的分布和结构的差别决定了很难找到一种通用的分割方法来解决由于这些客观因素所引起的图像分割问题。
目前普遍采用的技术是根据实际情况组合不同的方法，分层次的分割图像，针对可能遇到的特殊问题，研究新的方法策略。
实际情况反映了今后彩色图像分割的一种发展趋势。
1.3．本文的容安排想要进一步对图像进行分析、识别、跟踪、理解、压缩编码等高级处理，图像分割是必不可少的前提，分割的准确性将直接影响后续任务的有效性，所以分割算法十分重要。
本文针对彩色图像的分割问题进行了研究，由于彩色图像不仅包括亮度信息，而且还有更多的有用信息，如色调、饱和度，为了充分利用这些信息让图像得到更好的分割效果，本文采取一种融合了颜色和空间信息的分割方法。