改进的YCbCr颜色空间种子生长算法：解决彩色图像复杂纹理分割

本文主要讨论的是基于区域生长的彩色图像分割算法的改进方法，针对传统种子区域生长算法在处理复杂纹理的彩色图像时存在的问题。作者提出了一个新的算法，主要在YCbCr颜色空间中进行工作，利用离散余弦变换（Discrete Cosine Transform, DCT）来提取图像的纹理特征值，以克服原始算法在特征选择和种子生成方面的局限性。 1. **种子生成与连接**： 算法通过设置两个条件来确定一个像素点是否成为种子：条件1和条件2，这两个条件可能涉及到像素点的颜色阈值和纹理特征的比较。临界值的设定至关重要，过高可能导致区域过度合并，过低可能导致区域划分不足。在种子生成过程中，若相邻种子相连，整个连通区域被视为单一种子，以减少分割误差。 2. **区域生长过程**： 通过计算每个区域的平均颜色特征值，并为它们分配标签，形成生长策略。不同于传统方法，该算法引入了可变临界值 t，用于衡量新像素点与当前区域的相似度。生长开始于与现有区域最相似的像素点，但随着生长进行，如果相似度低于临界值，生长会被暂停，直到阈值增加。这种方法提高了效率，减少了不必要的搜索时间。 3. **区域合并处理**： 为了防止过度分割，作者定义了两个合并条件：一是区域间的颜色和纹理相似度接近，二是包含像素点过少的区域。通过计算颜色距离和纹理距离，当两个区域的相似度超过预设临界值 t4 和 t5 时，将它们合并。对于包含像素点少的区域，会考虑与其最相似的临近区域进行合并。 4. **实验结果**： 在Matlab 7.0环境下，作者通过对比文献[2]的结果和改进算法的分割效果，证明了新算法在处理复杂纹理彩色图像时能够提高分割的精度。实验结果显示，新算法分割的图像效果优于传统方法，展示了其在实际应用中的优势。 这篇文章的核心知识点包括彩色图像分割的改进策略、种子生成的条件设定、区域生长中的动态临界值机制以及区域合并规则的设计。通过这些改进，作者的目标是提升算法在复杂图像上的分割性能，减少过度分割，从而提高分割结果的准确性。