改进的均值偏移户外图像快速分割算法

"基于均值偏移的户外图像快速分割算法" 本文主要介绍了一种针对户外图像的快速分割方法，该方法基于均值偏移算法的改进。均值偏移算法是一种非参数聚类方法，主要用于寻找数据分布的质心，常用于图像分割。在基本的均值偏移算法中，每个像素向其周围像素的均值方向移动，直到所有像素稳定在一个局部最小值，即形成一个聚类中心。 在本文提出的改进版中，首先对图像进行尺度空间变换，这是为了处理不同尺度下的特征，增强图像的细节信息，以便更好地适应户外环境中的复杂场景。然后，在特定的颜色空间（如RGB、HSV或L*a*b*等）中应用均值偏移算法，因为不同的颜色空间可以更好地捕捉图像的颜色特性，有助于区分目标与背景。 算法的实现过程中，关键步骤包括选择合适的颜色空间、设置合适的窗口大小和停止条件。选择颜色空间时，考虑到户外环境的光照变化和颜色多样性，可能需要选择能有效分离目标与背景的空间。窗口大小决定了算法的局部性和计算效率，太小可能导致局部最优，太大则可能增加计算复杂度。停止条件通常设定为像素移动距离小于某个阈值或者迭代次数达到预设上限。 通过实验证明，这种改进的算法能够在多种户外环境下有效地进行图像快速分割，满足基于视觉的户外移动机器人导航对图像处理速度的需求。实验结果展示，该算法对于户外彩色图像的分割具有良好的实时性和准确性，能快速地将图像中的目标区域与背景分离，为后续的机器人导航和目标识别提供准确的信息。 关键词：均值偏移；户外环境；图像分割；尺度变换；颜色空间 文章发表于2012年，由国防科学技术大学机电工程与自动化学院的研究团队完成，研究团队成员包括杨晓、卢惠民和张辉，他们分别在机器人视觉、机器人控制等领域有深入研究。该论文对机器人技术特别是视觉导航领域提供了有价值的算法改进，为实时图像处理提供了新的解决方案。