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1、朱个中中李李李李中为主要文献:1彩色图像分割方法综述_林开颜2.彩色图像分割技术综述_李永军3.一种改进的边缘生长彩色图像分割方法_龚巍夺t|rn芸口s混合聚类彩色丑磺缥刮癜玩魁蛳捶UJ:C9ULI基于彩色图像分割的置信传播快速立体匹配算法_李鹊善一种基于主色外观图的彩色图像分割算法_许法强5粒视角下彩色图像分割方法_谢巍日融合直方图阅值和K_均值的彩色图像分割方法陈坤覆raey3E獒_令;费嘉1本组成列1广芒月1fD1旦_工哀学孝f201O243006PPT制作:韦诣遨学号12010243023文献:卢超伟学号:120102430251论文:赵璐学号1201024宫0宫6图像分割是将图像按照
2、某种特征(灰度、纹理、颜色、形状等)表示为物理上有意义的连通区域的集合。常用的图像分割技术大致可分为3类,直方图分割技术(阅值分割等)基于邻域的分割技术(边维检测、区域增长等);基于图像的物理特征迹行分割(如分形特征、颜色特征、纹理特征等)。彩色图像提供的信息要比灰度图像更多,对客观世界的掌述更为逼真,因此对彩色图像分割更具有广阅的前景。基于颜色空间特性的方法一般采取区域分割和聚类的方法来实现。典型的基于区域分割方法有区域生长法、分袱-合并方法等。但区域分割的结果很大程度依赖于种子点(seedpoints)的选择,常常会造成图像欠分剩或过分割的问题。Horowitz1首次将分裂-合并思想用二阆
3、像分削。但由正算法的局限性难以守现小区域的有效连接。栗类万法中比较常里遍苴J(了M昱a鲈邃鱼痂彗懈夏屡莫J爹炎t刺方法中,棣类的数目需预先设定,每次迁代优化都需重新计算耿类中心和隶属度短阵,计算量较大。近年来,有些学者提出利用边缘生长的技术进行图像分割,先对图像进行边缘检测然后用有向势能函数对边缘进行粗略的封闭,最后用区域生长的技术进行细分割、边缘生长是一种基于边界的检测方法,借鉴了区域生长和边界跟踪的怡想。彩色图像分割方法,如图1:彩色图像|分割方法|灰度图像分割方法(1)直方图阅值法(2)尊征空间聚类(3)基于区域的方法【4缘栓轭门8办注一(6胛经兀两络(7)物理模型方法(8)以上方法组合
4、颜色空间(RGB2)YQ(3)YUVC40二王王(5】H蠡严(6)N嚷bC7)C医(口二口)C8)C医(一日)(9)以上空间组合图1常用彩色图像分割方法颜色特征空间万线佐变换宇间有YQ、YUV、I1I2I3等,它们部分消除了RGB的相关性,由于其是终性变换,因此计算量小,其中,Y分量常用于边维检测,而I2l3则能够有效地用于彩色图像处理非线性变换空间有HSI(HSB,HSLHSV为HSI的变形|、归一化RGB、YTI1T2均匀颜色空间CIE。其中HIS与人眼的色彩感知相吻合,其在一些照明不均的场合特别有用因色谅与高亮、阮影无关,色调对区分不同颜色的物体非常有效。蛛然非线形变换空间捎除了3个颜鬓
5、分的相关性,造合于图像处理,但由于是非线形变槲计算机杀*neasmcgifeutOUlCOn*一是基于区域的分割技术(直方图阗值法,颜色聪类方法,区域生长、区域合并和区域分裂及其组合)*水描葛恩的切铭技杜(基于迅维格测的方法、分水分9*三是基于特定理论工具的分割技术(基于小波变换的彩色图僧分瓤技术、基于交平继的彩色分制回林九,“城于Markov随机场的一法、基于神经网络哥方法、基于模糊集合理论的方法、基于物迎模型的方法)*四是分形技术1*五是混合技术吴玟第一】单独基于颜色分割得到的区域可能是不完整的,第二,对没有明显峰值的图像效果不好;_第三,当像素颜色映射到3个直方图的不同位置时,颜色信息会发散【第四,没有利用局部空间信息和空间细节。b北李李中中中Bsx88|。垒n咤李根沥玟河缙裂区噪的饱瞄躏胁锏技口人伟人训洁仪驱门制医训E基于区域的分割方法口河李丿二吴一的s碳冤易吁并胁町腓胁扬咤林不又8招口标I|宇赃人梁一招5希姑凶民区浩点区域内A口性矸分性邻度局色峡心心则所对应阊值的选取具有主观性肿且不适合分割具有阴影匡诡于域的国分割技术一怀基于边缘检测的分割方法分割技术目区钟惜一怡腾任怡长玉述伯紫命扬个褐参贺舞挂票心坚不盛狒|圭罚4凶焊炜餐“芸屿,抛复坂不姑比绍惧|坂“坂塔忘讳煌垮按梁善袋th岑“二吊裂五办团沥丿办个
