彩色图像分割算法的研究与实现

"彩色图像分割的分析与应用" 彩色图像分割是计算机视觉领域的重要技术，它主要涉及将彩色图像划分为不同的区域，以便更好地理解和解析图像内容。随着计算机技术的快速发展，彩色图像分割方法的研究变得日益重要，因为颜色是人类识别物体的关键因素之一，相比灰度图像，彩色图像能提供更多的视觉信息。 这篇硕士学位论文，由王婷婷撰写并由郑永果指导，深入探讨了彩色图像分割的方法与实现。论文的核心内容包括颜色量化、颜色聚类和区域生长三个阶段，这三部分共同构成了一个完整的彩色图像分割流程。 在颜色量化阶段，论文提出了两种方案：全局调色板量化和基于色差最小化的量化方案。全局调色板方法适用于大规模图像，能够快速处理图像，而基于色差最小化的方案则能提供更高的图像质量，但计算量相对较大。用户可以根据实际需求和图像特性选择合适的方法。 颜色聚类阶段，针对模糊C均值聚类方法对聚类中心选择的敏感性，论文提出了一种自适应模糊聚类算法，该算法能自动确定最佳的聚类中心和数目，增强了聚类的稳定性和准确性。同时，论文利用HSI（色度、饱和度、强度）模型，改进了欧氏距离的计算，以更适合彩色图像的颜色聚类。 区域生长是图像分割中的一个重要步骤，它基于像素间的相似性连接像素，形成连通区域。在本论文中，区域生长是在颜色聚类结果上进行的，确保了分割过程考虑到了像素的空间连续性，提高了分割的连贯性和一致性。 论文还对彩色图像分割领域的研究现状进行了概述，分析了彩色图像及其多种颜色空间的特性，如RGB、HSV等，并结合这些颜色空间的优势设计了相应的算法。通过实验验证，论文证明了所提出的彩色图像分割算法在有效性、效率和准确性方面的优越性。 关键词：颜色量化；NBS距离；图像分割；区域生长；颜色散度；颜色聚类 这篇论文对彩色图像分割技术进行了全面的研究，提出了新的算法和优化策略，旨在提高分割质量和效率，对于理解彩色图像处理以及在相关领域如图像分析、模式识别、医学影像处理等的应用具有重要的理论和实践价值。