基于HSV颜色量化与模糊C-均值的彩色图像分割方法

该篇论文《基于颜色量化和模糊C-均值聚类的彩色图像分割》由李晓鹏和黄朝兵两位作者在武汉理工大学信息工程学院完成。他们提出了一种创新的图像分割方法，旨在解决彩色图像处理中的难题。论文的核心思想是首先将原始的RGB颜色空间转换到HSV颜色空间，这是因为HSV空间更符合人眼对颜色的感知，能用较少的颜色代表丰富的色彩，从而降低计算复杂度。 颜色量化是关键步骤，通过对HSV空间中的颜色进行简化，用较少的离散颜色类别来近似表示真实颜色，这不仅提高了处理效率，也满足了人类的视觉需求。接着，作者通过提取主颜色，即图像中最显著的颜色，确定了聚类的数量和中心。主颜色的选取基于图像内容的统计特性，有助于区分不同的图像区域。 利用模糊C-均值聚类算法，研究人员根据主颜色的个数和值自适应地对图像进行分割。这种算法考虑了图像数据的模糊性和不确定性，能够更好地捕捉图像中的细节，并确保分割后的区域满足一致性条件。作者指出，尽管已经有许多基于不同原理的图像分割方法，如直方图阈值、区域生长、边缘检测、模糊聚类和统计学方法等，但当前尚无一种通用的分割算法适用于所有情况，因此他们的工作是对现有技术的一种补充和优化。 论文通过实验验证了这种方法在多幅自然彩色图像上的有效性，证明了新算法在图像分割任务中的性能。这项研究结合了颜色量化和模糊C-均值聚类的优势，提供了一种实用且针对性强的图像分割策略，对于计算机视觉和图像处理领域具有一定的理论价值和实际应用潜力。