彩色图像分割程序设计-RGB模型

图像编码是计算机视觉和图像处理领域的重要研究方向之一。

颜色模型设计与转换作为图像编码的基础工作，对于实现高效的图像压缩和准确的图像重建具有重要意义。

本文将从颜色模型的基本概念入手，系统地探讨图像编码中的颜色模型设计与转换技术。

一、颜色模型的基本概念颜色模型是用来描述图像颜色的数学模型。

常见的颜色模型包括RGB、CMYK、HSV等。

RGB模型是最常用的颜色模型，它通过调节红、绿、蓝三个通道的强度来表示不同颜色。

CMYK模型则考虑了印刷过程中的墨水叠加效应，通过调节青、品红、黄、黑四个颜色通道的强度来描述颜色。

HSV模型则基于人眼对颜色的感知特性，将颜色分为色调、饱和度和明度三个分量。

二、颜色模型的设计原则在图像编码中，设计合适的颜色模型至关重要。

一个好的颜色模型应该具备以下几个原则：1. 可感知性：颜色模型应该能够准确地描述人眼对颜色的感知特性。

HSV模型相比于RGB模型更符合人眼的感知特性，因此在图像编码中有着广泛的应用。

2. 可压缩性：颜色模型应该具备较好的压缩性能，能够在保持图像质量的同时减小数据存储和传输的开销。

YCbCr模型是一种基于人眼感知特性的颜色转换模型，在JPEG图像压缩中被广泛使用。

3. 可操作性：颜色模型应该具备良好的可操作性，能够方便地进行颜色调整和处理。

Lab模型是一种基于人眼感知特性的颜色模型，能够对颜色进行无损的调整和处理，因此在图像处理和计算机视觉领域有着广泛的应用。

三、颜色模型的转换技术在图像编码中，常常需要进行不同颜色模型之间的转换。

颜色模型的转换技术具有重要的意义，它能够实现不同颜色模型之间的转化，并准确地保持图像的色彩信息。

1. RGB到YCbCr的转换：RGB到YCbCr的转换是图像编码中最常见的颜色模型转换之一。

在这个转换过程中，将RGB图像的每个像素点转换为亮度（Y）和色度（Cb和Cr）三个分量。

这个转换过程通常是基于色彩空间的变换矩阵进行计算的。

2. RGB到Lab的转换：RGB到Lab的转换是基于人眼感知特性的颜色模型转换。

彩色图像肤色区域分割算法设计中文摘要人脸自动识别系统是目前计算机视觉领域的一个重要研究课题，而人脸自动识别系统中作为定位人脸的人脸检测是整个人脸识别系统正常及高效工作的基础。

由于人脸的非刚性，使人脸检测成为一个相当复杂的模式识别问题。

近年来，由于人脸检测在安全监视、基于内容的图像检索等领域的潜在应用价值，人脸检测已成为一个独立课题并受到众多研究人员的普遍重视。

肤色是人脸非常重要的一个特性。

研究表明:尽管不同种族、不同年龄、不同性别的人肤色看上去不同,但这种不同主要集中在亮度上,在去除亮度的色度空间里,不同的肤色分布具有聚类性。

为了利用肤色在色度空间的聚类性,本文在多种色彩空间中选取YCbCr色彩空间进行肤色提取。

本文针对复杂背景下的彩色图像，提出了一种应用YCbCr颜色空间的色度分量，建立肤色分布模型，进行肤色区域的分割。

即针对每幅图像，可自动优选对应的阈值，完成肤色区域的分割。

通过大量数据实验证明，这种分割算法是有效和可靠的。

分割后得到的肤色区域和仅利用选定的不变阈值分割方法相比，更加准确。

实验结果表明，本算法是有效的，具有较高的检测性能。

关键词人脸检测，彩色空间，肤色模型，图像分割Title Color image color region segmentation algorithmAbstractAutomatic recognition of human faces is an important research area of computer vision and image understanding in recent years. Human face detection that acts as one part of the automatic human face recognition system and is responsible of locating the faces is the prerequisite for the whole system to ensure it works normally and high efficiently. Due to human face' s variability, human face detection becomes a rather complex issue of pattern recognition. Recently, because of the potential value in most areas, such as security surveillance, content-based image retrieval, etc, human face detection has become a single research topic and attracted broad attention of more and more researchers.Facial skin color is a very important feature. The results show that: Although of different races, different ages, different sex color look different, but the difference is mainly concentrated in the brightness, the brightness of the color space in the removal, the different nature of the color distribution of cluster. In order to use color in the color space clustering, this paper in a variety of color space, YCbCr color space, select the color extraction.In this paper, color images under complex background, a YCbCr color space, color application component, the establishment of skin color distribution model for skin color regions segmentation. That for each image, automatically optimal threshold corresponding to complete the color region segmentation. Large amounts of data through experiments show that this segmentation algorithm is effective and reliable. The color segmented by region and only the constant use of the selected thresholding methods, more accurate.Experimental results show that the algorithm is feasible and effective.Keywords Human Face Detection, Color Space, Skin Color Model, Image Segmentation目录1．引言 (1)1.1 课题的背景、目标和意义 (1)1.2 课题的研究现状 (1)1.2.1 阈值分割方法 (2)1.2.2 边缘检测方法 (3)1.2.3 区域提取方法 (4)1.2.4 结合特定理论工具的分割方法 (5)1.3 论文完成的任务 (6)2．彩色图像分割的基本理论 (8)2.1彩色图像的分割的应用 (8)2.2 颜色模型 (9)2.2.1 RGB模型 (9)2.2.2 HSV颜色模型 (10)2.2.3 YCbCr模型 (10)2.3 颜色模型的选择 (11)2.3.1 颜色模型的选择 (11)2.3.2 基于YCbCr色彩系统下的肤色模型 (11)3．基于肤色的彩色图像分割 (15)3.1 肤色特征分析 (15)3.2 图像分割处理方法 (16)3.3彩色图像的肤色分割算法描述。

数字图像处理中的颜色分割技术研究数字图像处理是计算机科学中的一大分支，在日常生活和工作中广泛应用。

其中，颜色分割技术是数字图像处理中的一个热门研究领域。

本文将就数字图像处理中的颜色分割技术进行探讨，着重讨论其算法原理和实际应用。

一、颜色分割技术的基本原理1、RGB模型在颜色分割技术的研究中，最基本的是RGB模型。

RGB模型是指用红、绿、蓝三种基本颜色来描绘各种颜色的方法。

在RGB模型中，每一种颜色都由三个参数表示其红、绿、蓝三个分量的强度，三个参数之和为255。

2、HSV模型HSV模型是比RGB模型更直观的颜色模型。

HSV模型将颜色描述为三个参数——色相（H）、饱和度（S）、亮度（V）。

色相是指颜色的基本属性，它由一个0~360的角度值来表示；饱和度是指颜色的纯度，也可用一个0~100的值来表示；亮度是指颜色的明暗程度，亮度值越高，颜色越接近白色。

3、颜色分割原理颜色分割是通过对图像的颜色信息进行处理，将其分割为若干个不同的颜色块，达到分离、区分、计算和显现的目的。

其基本原理是，将图像中的各种颜色按照一定的规则分类，如将若干种类似的颜色划归为同一类，或将颜色分为若干颜色区间，达到数值统计或图像分割的效果。

二、颜色分割技术的研究和应用1、基于聚类算法的颜色分割技术聚类算法是数字图像处理中广泛应用的一种图像分割算法。

在基于聚类算法的颜色分割技术中，将图像颜色作为聚类的对象，以RGB模型为例，将图像中所有的颜色点映射到三维坐标系的立方体中，相同颜色的像素点会聚集在立方体的同一区域内。

然后，将立方体分割为若干不同的小立方体，每个小立方体中都包含一些像素点。

最后，将相同的小立方体划为同一类，即可得到分割出来的颜色块。

2、基于图像分割技术的颜色分割技术基于图像分割技术的颜色分割技术是将图像分割算法与颜色分割算法相结合而形成的。

在这种方法中，首先需要进行图像分割，然后再将分割后的图像中各个像素点的颜色进行分割。

彩色图像分割算法的研究与实现以《彩色图像分割算法的研究与实现》为标题，写一篇3000字的中文文章近年来，随着计算机处理图像技术的发展与进步，彩色图像分割技术更加成熟，越来越受到科学家和工程技术人员的青睐。

图像分割作为图像处理中最基础的步骤，具有重要的研究价值和应用前景，是自然图像处理和计算机视觉问题的关键技术。

本文从图像分割的概念出发，主要研究彩色图像分割的算法，并结合自然图像处理算法、模型及相关算法，分析彩色图像分割技术的研究现状，介绍其基本原理和特性，并结合实际应用，对彩色图像分割算法进行理论研究和实现。

首先，本文介绍了彩色图像分割的基本概念。

彩色图像分割是指从彩色图像中提取出目标物体的一种处理技术，是机器视觉中最基础的技术。

彩色图像分割的主要任务是在彩色图像中提取出感兴趣的对象，将这些对象以及背景分割开来。

很多研究表明，彩色图像分割是图像处理中重要的技术，可以提供有效的细化和分离结果，能够大大提高机器视觉系统的准确性和性能。

其次，本文讨论了彩色图像分割算法的研究现状。

彩色图像分割算法分为两类：基于特征的算法和基于模型的算法。

基于特征的算法，如图像阈值处理算法、大津法、有限水平道算法和亚像素分割算法，是基于图像的像素值和灰度值来分割图像的。

基于模型的算法，如聚类分割、优化算法、机器学习方法等，是基于图像的外观特征信息来分割图像的。

由于基于特征的算法是基于图像的像素值和灰度值来分割图像的，所以彩色图像分割的效果不如基于模型的算法。

最后，本文针对彩色图像分割算法进行了理论研究和实现。

针对彩色图像分割技术，可以从两个方面进行实现。

一是在彩色图像分割技术的理论基础上，利用计算机软件，在处理器上实现分割算法，并编写程序，利用图像处理软件将图像分割结果显示出来。

二是结合机器视觉系统，利用硬件设备实现图像分割功能，可以进一步提高彩色图像分割功能的准确性和性能。

综上所述，彩色图像分割技术是图像处理中重要的技术，目前发展很快，因此本文讨论了彩色图像分割技术的基本原理，分析了彩色图像分割算法的研究现状，并对彩色图像分割算法进行了理论研究和实现。

成绩评定表课程设计任务书Matlab是当今最优秀的科技应用软件之一，它一强大的科学计算与可视化功能，简单易用，开放式可扩展环境，特别是所附带的30多种面向不同领域工具箱支持，使得它在许多科学领域中成为计算机辅助设计与分析，算法研究和应用开发的基本工具盒首选平台在图像处理中，Matlab也得到了广泛的应用，例如图像变换，设计FIR滤波器，图像增强，四叉树分解，边缘检测，小波分析等等。

不同的颜色空间在描述图像的颜色时侧重点不同。

如RGB（红、绿、蓝三原色）颜色空间适用于彩色监视器和彩色摄象机，HSI（色调、饱和度、亮度）更符合人描述和解释颜色的方式（或称为HSV，色调、饱和度、亮度），CMY（青、深红、黄）、CMYK（青、深红、黄、黑）主要针对彩色打印机、复印机等，YIQ （亮度、色差、色差）是用于NTSC规定的电视系统格式，YUV（亮度、色差、色差）是用于PAL规定的电视系统格式，YCbCr（亮度单一要素、蓝色与参考值的差值、红色与参考值的差值）在数字影像中广泛应用。

彩色图像的处理有时需要将图像数据在不同的颜色空间中表示，因此，图像的颜色空间之间的转换成为一项有意义的工作。

其中RGB在颜色空间转换中其关键作用，是各个空间转换的桥梁。

Matlab中的颜色空间转换只涉及到了RGB、HSV、YCbCr、YIQ等，没有包含lαβ和其它颜色空间的转换。

关键字：Matlab；图像处理；RGB1 设计任务及目的 (1)1.1 设计任务 (1)1.2 设计目的 (1)2 MATLAB简介 (1)3 图像处理简介 (2)3.1 图像处理技术 (2)3.2 图像处理的内容 (3)4 RGB模型简介 (4)5 设计方案 (5)5.1 传统阈值分割算法分析 (5)5.2 基于RGB颜色空间的阈值分割算法 (6)5.3 K-MEANS聚类方法 (7)6 Matlab编程实现 (8)7 程序设计 (9)8 仿真结果与分析 (10)8.1 仿真结果 (10)8.2 结果分析 (11)结论 (12)参考文献 (13)彩色图像分割程序设计——RGB模型1 设计任务及目的1.1 设计任务对给定的彩色图像的颜色，使用RGB颜色模型，来对其进处理。

计算机工程应用技术本栏目责任编辑：梁书基于RGB 颜色空间的彩色图像分割洪梦霞，梁少华（长江大学，湖北荆州434020）摘要：颜色分割可用于检测身体肿瘤、从森林或海洋背景中提取野生动物的图像，或者从单一的背景图像中提取其他彩色物体，大数据时代背景下，颜色空间对于图像分析仍然非常有用，通过在RGB 和HSV 颜色空间可视化图像，可以看到图像颜色分布的散点图。

通过阈值分割，确定要提取的所有像素的阈值，在所有像素中获取期望的像素，得到分割后的图像。

实验结果分析，使用OpenCV 基于Python 中的颜色从图像中分割对象,可以达到简单、快速、可靠的目的。

关键词：颜色空间；颜色分割；阈值分割中图分类号：TP3文献标识码：A文章编号：1009-3044(2020)34-0225-03开放科学（资源服务）标识码（OSID ）：Image Segmentation based on Color Space HONG Meng-xia,LIANG Shao-hua(Changjiang University,Jingzhou 434020,China)Abstract:Color segmentation can be used to detect body tumors,extract wildlife images from forest or marine background,or ex⁃tract other color objects from a single background image.In the background of big data era,color space is still very useful for image analysis.By visualizing images in RGB and HSV color spaces,we can see the scatter map of image color distribution.Through threshold segmentation,the threshold of all the pixels to be extracted is determined,and the desired pixels are obtained from all pixels to obtain the segmented image.Experimental results show that using OpenCV to segment objects from images based on Py⁃thon color can achieve the purpose of simple,fast and reliable.Key words:color space;color segmentation;threshold segmentation图像分割是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并分割出感兴趣区域的过程。

基于RGB模型颜色相似性的彩色图像分割杨康叶;邬春学【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2013(000)003【摘要】图像分割是图像处理的重要步骤，由于彩色图像含有的信息比灰度图像还多，因而对彩色图像分割的研究越来越受到人们的关注。

提出一种新的基于RGB 空间颜色相似性的彩色图像分割方法。

首先比较各种颜色模型的优势与不足，然后根据 RGB 颜色空间的颜色信息和亮度信息提出一种计算在 RGB 空间下颜色相似性的方法，再结合提出的图像颜色分量计算方法，从而形成颜色分类地图，最后根据颜色分类图进行像素划分，得到分割结果。

实验在 Matlab 平台上进行，结果表明：对于颜色分明的图像，该算法准确性高，有较好的健壮性和较低的计算复杂度，能很好应用在图像前景与背景分割应用上。

%The research of color image segmentation attracts more and more people’s attention for color image has more information than gray image. In this paper, a novel color image segmentation method is proposed based on color similarity in RGB color space. According to the color and luminance information in RGB color space, the dominant color is determined firstly;then a scale invariant and semantic mathematic model, called SIMILATION, is exploited to calculating color similarity, and Combined with the proposed calculations method of color component, which creates a color-class map. Finally, the information of the corresponding color-class map is utilized to classify the pixels. Experimental results clearly show that the proposed color similaritybased color image segmentation algorithm is accurate, robust with low computational complexity.【总页数】5页(P128-131,160)【作者】杨康叶;邬春学【作者单位】上海理工大学光电信息与计算工程学院，上海 200093;上海理工大学光电信息与计算工程学院，上海 200093【正文语种】中文【相关文献】1.基于RGB颜色模型的玉米淀粉爆燃火焰传播速度 [J], 张洪铭;陈先锋;张英;牛奕;代华明;黄楚原2.基于RGB颜色空间的彩色图像分割方法 [J], 杨璟;朱雷3.基于RGB颜色空间的彩色图像分割 [J], 洪梦霞;梁少华4.基于RGB+HSI颜色模型的早期火焰检测算法研究 [J], 苏展;张防震;王瑞;高岩5.基于RGB颜色模型的林区道路图像分割 [J], 王露露因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

实验四图像分割及彩色图像处理一、实验目的使用MatLab 软件进行图像的分割。

使学生通过实验体会一些主要的分割算子对图像处理的效果，以及各种因素对分割效果的影响。

使用matlab如阿健对图像机械彩色处理，使学生通过实验熟悉彩色图像处理的相关方法，并体会到图像彩色处理技术及其对图像处理的效果。

二、实验要求要求学生能够自行评价各主要算子在无噪声条件下和噪声条件下的分割性能。

能够掌握分割条件(阈值等)的选择。

完成规定图像的处理并要求正确评价处理结果，能够从理论上作出合理的解释。

三、实验内容与步骤第一部分(1)使用Roberts 算子的图像分割实验调入并显示图像5.1.13.tiff中图像；使用Roberts 算子对图像进行边缘检测处理； Roberts 算子为一对模板：相应的矩阵为：rh = [0 1；-1 0]； rv = [1 0；0 -1]；这里的rh 为水平Roberts 算子，rv为垂直Roberts 算子。

分别显示处理后的水平边界和垂直边界检测结果；用“欧几里德距离”和“街区距离”方式计算梯度的模，并显示检测结果；对于检测结果进行二值化处理，并显示处理结果；提示：先做检测结果的直方图，参考直方图中灰度的分布尝试确定阈值；应反复调节阈值的大小，直至二值化的效果最为满意为止。

分别显示处理后的水平边界和垂直边界检测结果；将处理结果转化为“白底黑线条”的方式；给图像加上零均值的高斯噪声；对于噪声图像重复步骤b~f。

(2)使用Prewitt 算子的图像分割实验使用Prewitt 算子进行内容(1)中的全部步骤。

(3)使用Sobel 算子的图像分割实验使用Sobel 算子进行内容(1)中的全部步骤。

(4)使用LoG (拉普拉斯-高斯)算子的图像分割实验使用LoG (拉普拉斯-高斯)算子进行内容(1)中的全部步骤。

提示1：处理后可以直接显示处理结果，无须另外计算梯度的模。

提示2：注意调节噪声的强度以及LoG (拉普拉斯-高斯)算子的参数，观察处理结果。

!第"#卷第#期郑州大学学报!理学版"$%&’"#(%’#!)*#+年,月-./012340%56278.!(9:.;<7.=>."?9@.)*#+收稿日期!)*#AB*#B *,基金项目!国家自然科学基金项目!6#E*EC*,"$河南省教育厅科学技术重点研究项目!#,G ")*"))".作者简介!刘国奇!#+AE %"#男#河南封丘人#副教授#主要从事计算机视觉’图像分割研究#=B I 97&&&7535%O7*A*E*A N#C,.<%I $通信作者&邓铭!#++,%"#女#河南民权人#硕士研究生#主要从事计算机视觉’图像处理研究#=B I 97&&#""#D,*#C#*N#C,.<%I .融合SU A 颜色空间的植物图像分割模型刘国奇!!邓!铭!!李晨静!河南师范大学计算机与信息工程学院!河南新乡E",**D "摘要!针对植物图像分割中常见的受复杂背景影响’弱边界及连通性问题#提出一种改进的双凸模糊变分图像分割模型.该模型首先通过_V H 颜色空间模型将彩色植物图像划分为两个部分#令植物图像中的目标对象保持原来的颜色#其他部分则设置为与目标对象差异较大的颜色背景#并以提取出的目标对象轮廓作为初始轮廓$其次#使用&%3边缘检测算子提高对噪声的稳健性#并对植物图像进行图像增强处理$最后在双凸模糊变分模型的基础上提出了一种新的变分分割模型.实验结果表明#该方法把平均S )值提高到+"’CAW #实现对莲座植物图像中目标对象边缘轮廓的准确提取#有效解决了受复杂背景影响和像素间的连通性问题.关键词!图像分割$莲座植物$双凸模糊变分模型$_V H 颜色空间$图像增强中图分类号!PU ,+#’E 文献标志码!G 文章编号!#CD#B CAE#!)*#+"*#B **#AB *C !"#!#*’#,D*"Q R .7S S 2.#CD#B CAE#’)*#A**C$%引言图像分割是将.目标/区域与.背景/分开的技术#是图像处理和分析的基本组成部分(#X )).近几年#图像分割技术不断得到发展#应用到了许多不同的研究领域#其中对植物进行精确分割的研究也成为人们日渐关注的焦点.本文主要研究对象是莲座植物.为了实现对莲座植物图像的分割#文献(,)提出了经典分割方法#即Y $模型#但Y $模型存在如下缺点&计算量较大$对初始化敏感$必须周期性重新初始化为符号距离函数(E ).针对Y$模型的缺点#许多学者对此进行了改进.文献(")提出了基于高斯分布改进Y $模型的图像分割方法.文献(C )在自然场景下植物叶片图像分割方法研究中提出了基于阈值分割的双峰法#该方法虽然简单#计算量小#但它只适合背景简单’目标与灰度值差异大的图像.文献(D )提出了一种高效双凸模糊变分的图像分割方法#是在Y$模型的基础上加入了模糊逻辑的思想#较好地解决了Y $模型的缺点#并提高了计算效率.实验结果证明该模型仍存在一些问题&如该模型对噪声仍不够稳健#受弱边界和复杂背景的影响#导致分割后的植物叶片缺乏连通性.本文在该模型的基础上进行改进#使莲座植物图像分割结果更加精准.通过对同一莲座植物不同时期的图像进行分割#可以看出莲座植物生长部位的具体变化#对植物的识别’生长状况和疾病检测等方面有重要的研究意义#也为以后研究其他植物的生长状况打下坚实的基础.&%引入的分割方法目前#图像分割在许多应用中都是一项基本的任务(A ).为解决莲座植物图像的分割#我们引入了双凸模糊变分模型.该模型是在Y $模型的基础上加入了模糊逻辑的概念#其有两个方面的独特之处&#"构造了一个双凸对象函数#以简化求全局最优解的过程$)"使参数设置具有鲁棒性#并大大降低计算成本(D ).模型给出的能量泛函为>-(#,*@9!6.$#")>I#(),*!#.@"9!6.$)")>I#!第#期刘国奇#等$融合_V H 颜色空间的植物图像分割模型其中&@是隶属函数$9是正整数常量$(##()]*是拟合项的权重#式子右边保证了与原图像的相似程度$$##$)((*##)#则能量泛函式中当$#和$)固定时#相对于@严格为凸.最小化该能量泛函就可以得到目标对象的轮廓曲线.让隶属函数@作为水平集函数.传统的模型都是使用零水平集#为了更好地进行图像分割#所引入的模型采用了*’"水平集#如&@]*’"#72S 7>1Q $@-*’"#%2Q $@K *’"#%5:S 7>1Q1我们由梯度下降法(+X #*)可得到引入方法的能量泛函水平集演化方程为-@-"-9!.(#@9.#!6.$#")#()!#.@"9.#!6.$)")"#对其求解即为能量泛函的极小值#也就是我们所要提取的目标轮廓.但对于植物图像来说#该模型提取的目标轮廓都受背景的影响#以致不能准确地得到轮廓边界.如图#所示.+%提出的模型针对上述引入模型存在的问题#本文提出了一种融合_V H 颜色空间的植物图像分割模型.因为植物图像分割过程中常受到颜色分布不均匀和周围土壤环境的影响#所以首先通过_V H 颜色空间模型将彩色植物图像划分为两个部分#即要提取目标部分和背景部分.要提取植物的颜色一般是绿色的#我们对每个像素点的_V H 值进行判断#令植物图像中的目标对象部分保持原来的颜色#其他部分则设置为与目标对象颜色差异较大的颜色背景#并以提取出的目标对象轮廓作为初始轮廓.如图)所示#左边图像是本文利用_V H 颜色空间提取出的植物目标对象$右边是以提取的目标对象为基础设置的初始轮廓.虽然该方法设置的初始轮廓接近目标对象#可以避免背景噪声的影响#但是仍然存在内部噪声和连通性的问题.图&!引入模型分割结果’()*&!;13I 12:9:7%2@1S 5&:S %\:0172:@%>5<1>I %>1&图+!提取目标对象并设置初始轮廓’()*+!=‘:@9<:723:01:9@31:%ZR 1<:92>S 1::723:01727:79&<%2:%5@!!为了降低弱边界的影响#本文对图像进行增强处理#使用文献(##)中直方图均衡化的处理方法#在提出的模型中使用了&%3边缘检测算子以减少增强处理后噪声的影响.首先对图像做高斯滤波#然后再求其拉普拉斯二阶导数#就可以提高算子对噪声和离散点的鲁棒性#设置标准差+-*’"1原图像与高斯卷积的表达式为!Y +!I #C ",6!I #C "-!Y +!I#C ",6!I #C "-Q4Y ,6!I #C "1最后#为了使轮廓线更加接近目标对象#提取结果更加准确#提高运行效率#考虑同时计算活动轮廓线内部均值和外部均值与待分割图像的密度方差(#))#本文提出了一种基于双凸模糊变分模型的图像分割方法#定义了新的能量泛函为>-(),*(6.@9$#.$)!#.@"9))>I >C #固定$#’$)#通过梯度下降法可以得到该能量泛函的演化方程为-@-"-(!$#.$)"(6.$#@9.$)!#.@"9)1另外#考虑到图像均值$#’$)与图像是否接近是因图像自身而异的#所以用(#$#’()$)代替$#’$)分割结果更理想#则演化方程更改为-@-"-!(#$#.()$)"(6.(#$#@9.()$)!#.@"9)1因为数学形态学在图像处理中主要用于滤波’边缘处理’区域填充等(#,)#所以本文采用数学形态的思想对演化方程进行约束.即B 1"@-P ;7:8C !@"#B -5:P <5!@"#@-=<5<"<!B "#首先对@进行二值化处理#采用A 邻域法标记连通域#标记每一连通域的物体为不同值#如标记目标物体连通域的值为##其他依次为)#,#E #-$然后计算得到的每个物体连通域面积#删除二值图像中面积较小的对象.进行此约束后#使得到的函数@更光滑且具有连通性.本文提出的模型实现了对莲座植物弱边界图像的分割#并降低了噪声的影响#增加连通性#使分割效果更加符合图像分割的要求.+#郑州大学学报!理学版"第"#卷-%实验结果与分析通过实验对比了几种模型的分割效果.实验是在?9:&9Z_)*#CZ的环境下完成的#处理器为^2:1&Y%@1 )’"V T4#内存为E V H.仿真实验中#将提出的方法与经典的Y$模型’可变区域拟合!_;F"模型(#E)以及最近的双凸模糊变分模型进行比较.-,&%植物图像分割本文采用了两种莲座植物的图像数据集进行分割#即拟南芥和烟草数据集.两者都是在相同的环境条件下经过不同时期进行采集的#也就是莲座植物的一个生长过程.这两种数据集是在文献(#")中公布出来的. -,&,&%烟草植物图像!图,是烟草植物的分割结果.这些莲座植物图片含有噪声#且图像中部分背景灰度和目标灰度没有太大的差异.双凸模糊变分模型实现了对莲座植物图像的分割#其结果如图,的前,张#对莲座植物烟草来说#该模型基本实现了对莲座植物叶片的提取.但由于噪声影响#提取的结果仍有待提高.所提模型的分割效果如图,后,张所示#提出的方法明显地降低了噪声影响#得到了更好的分割结果.图-!烟草图像的分割结果’()*-!;13I12:9:7%2@1S5&:S%\:%Z9<<%7I931S-,&,+%拟南芥植物图像!图E是莲座植物拟南芥图像的分割结果.第#行为Y$模型的分割效果#可以看出#对莲座植物拟南芥图像选用Y$模型是不合适的#它并没有提取出所需要的轮廓#分割效果不理想.第)行是本文在Y$模型的基础上加入了_V H颜色空间模型的分割结果#虽然可以提取植物叶片#但提取的叶片与真实叶片差距较大#因为它没有精准地停在目标边界#而是受背景的影响过早收敛.第,行是_;F模型的分割结果#该模型提取了图像的局部灰度信息#构建了新的能量泛函#其在不经过任何处理的情况下受噪声的影响较大(#C)#且因为图像中光照不均匀的缘故#第#列中出现了断裂现象#第E’"列出现错分的现象.第E行是双凸模糊变分模型的分割效果#由图可以看出#这种模型对于莲座植物的分割效果明显好于其他模型#但它本身也存在一些缺点#如第)i"列#莲座植物拟南芥图像的分割中存在弱边界泄露和噪声的问题#影响了分割结果#使分割结果不准确.我们在此基础上对引入的模型进行了改进.第"行就是所提模型的分割结果#所提模型极大地减弱了噪声的影响#可以防止弱边界泄露#增加连通性#实现了对莲座植物较精确的分割.为了更清晰地显示出本文提出模型和各对比模型在莲座植物拟南芥图像分割时的区别#分别对这几种模型的提取结果进行了二值化处理.如图"所示#可以明显地看出各模型存在的问题.比如#由于弱边界和复杂背景的影响#Y$模型融合_V H颜色空间后#虽然能提取植物叶片#但精确度太低#会出现过早收敛的现象.第)行的_;F模型则出现提取噪声’轮廓断裂和错分割现象.双凸模糊变分模型的分割结果如第,行所示#每幅图片中均出现了提取的叶片不连通和受噪声影响的情况.这是因为弱边界处图像灰度对比度不明显#双凸模糊变分模型不能提取到这些弱边界#从而造成边界泄露#进而影响了分割的精确性.第E行是所提模型的分割结果#解决了弱边界的问题#并降低噪声影响#增加连通性#提高了分割结果的精准度.图C为另一组植物图像的实验结果#因为本文主要是与双凸模糊变分模型进行对比#所以这里只展示了它与所提模型的二值化处理图.再次体现了本文提出模型对连通性和复杂背景问题处理的优越性.-,+%量化评估为了客观地体现本文所提方法对植物图像分割的优越性#对分割结果进行了量化评价.即对图E中提到的模型的分割结果进行了量化评估.即对带标签图像和分割后的图像进行二值化处理#然后求其-9<<9@>相似度(#D)#公式为S)!H#U"-H.U L H/U#其中&U是真实数据$H是分割结果.S)值越大#相似度越*)!第#期刘国奇#等$融合_V H 颜色空间的植物图像分割模型图.!拟南芥图像的分割结果’()*.!;13I 12:9:7%2@1S 5&:S %\9@9Z7>%LS 7S 7I 931S高#趋向于获得更好的结果#而S )值不断减小时#相似度越低.结果如表#所示#本文所提出的方法对莲座植物图像具有较好的分割效果.%表&!各模型分割结果的S )值345*&!S )89&51S %\S 13I 12:9:7%2@1S 5&:S %\19<0I %>1&模型第#幅S )值第)幅S )值第,幅S )值第E 幅S )值第"幅S )值平均S )值Y $模型*’*CE D *’#*E ,*’#*D #*’,#"+*’)),#*’#C,*Y $k _V H 模型*’D),C *’A*E C *’D+#E *’+#D #*’AD,,*’A))*_;F 模型*’#)C #*’#+#)*’)#A C *’E#"+*’E+*C *’)AA "双凸模糊变分模型*’A*A #*’AC,**’AE"#*’AAE ,*’AA+)*’A"D +本文所提模型*’+E#)*’+",C*’+"*C*’+C""*’+D,,*’+"C A.%结论针对植物图像的分割#本文首先介绍了双凸模糊变分模型#该模型能够较好地实现对莲座植物图像的分割#但在植物图像分割方面存在弱边界泄露和背景噪声不够稳健的问题.为了减少弱边界和复杂背景噪声对图像分割的影响#本文对双凸模糊变分模型进行了改进#提出一种新的能量泛函#并利用_V H 颜色空间设置#)郑州大学学报!理学版"第"#卷图/!分割结果的二值图’()*/!P 01Z729@M 7I 931S %\:01S 13I 12:9:7%2@1S 5&:S图0!另一组拟南芥图像分割结果的二值图’()*0!G 2%:01@S 1:%\Z729@M 7I 931S %\S 13I 12:9:7%2@1S 5&:S %\9@9Z7>%LS 7S 7I 931S初始轮廓#最后对该模型的演化方程进行约束改进.本文的实验结果体现了改进后的方法明显地减少了背景噪声的影响#并且在弱边界提取方面有显著的改进#增加了轮廓的连通性.参考文献!(#)!aG (VgT #aG (f #]^_#1:9&.GI 5&:7B %ZR 1<:7I 931S 13I 12:9:7%2Y $I %>1&Z9S 1>%2@137%2>787S 7%292>3@9>712:357>1(-).-%5@29&%\87S 59&<%I I 527<9:7%292>7I 931@1L@1S 12:9:7%2#)*#C #,+&#**X #*C.())!刘洪普#杨乐#侯向丹#等.一种改进的模糊Y 均值图像分割算法(-).郑州大学学报!理学版"#)*#D #E+!)"&CC X D#.(,)!Y T G (P #$=;=].G 29<:781<%2:%5@I %>1&[7:0%5:1>31S (Y )"U @%<11>723S %\:01)2>^2:1@29:7%29&Y %2\1@12<1%2;<9&1B S L9<1P 01%@71S 72Y %I L5:1@$7S 7%2.]%2>%2&;L@7231@B $1@&93##+++&#E#X #"#.(E )!/T G (VbT #/T G (V]#;e (VT T #1:9&._1727:79&749:7%2B \@11&181&S 1:18%&5:7%2879@19<:7%2>7\\5S 7%2(-).^===:@92S 9<B:7%2S %27I 931L@%<1S S 723#)*#,#))!#"&)"A X )D#.(")!田杰#胡秋霞#马孝义.基于高斯分布改进Y B $模型的植物病斑彩色图像分割(-).农业工程学报#)*#,#)+!#C "&#CC X #D,.(C )!王萍#王立地.自然场景下植物叶片图像分割方法研究(-).农业科技与装备#)*##!)"&EA X "#.(D )!V e (V?V #P ^G (df #;6]/#1:9&.G 21\\7<712:Z7B <%281‘\544M89@79:7%29&7I 931S 13I 12:9:7%2I 1:0%>(-).^2\%@I 9:7%2)),)!第#期刘国奇#等$融合_V H颜色空间的植物图像分割模型S<712<1S#)*#"!)+,"&,"#X,C+.(A)!/T e6ga#T6G(Vg-#d6(Y G(-;#1:9&.G<:781<%2:%5@S[7:03@%5L S7I7&9@7:M(Y)"^===Y%2\1@12<1%2Y%I L5:1@$7BS7%292>U9::1@2_1<%327:7%2.e@13%2#)*#,&)+C+X)+DC.(+)!g^=gT.G<:781<%2:%5@723Z9S1>%23@9>712:81<:%@72:1@9<:7%292><%2S:@9721>&181&S1:>7\\5S7%2(-).^===:@92S9<:7%2S%2 7I931L@%<1S S723#)*#*##+!#"&#"E X#CE.(#*)e_d=$^Y p;;.G2%:1%29I5&:7L&7<9:781L9@9I1:1@S3@9>712:I1:0%>(-).G LL&71>I9:01I9:7<S92><%I L5:9:7%2#)*#C#)A, !)*"&+*X#*D.(##)王大凯#侯榆青#彭进业.图像处理的偏微分方程方法(?).北京&科学出版社#)**A.(#))罗志宏#冯国灿.一种新变分方法在图像分割中的应用(-).计算机科学#)*###,A!#)"&)C,X)C".(#,)蒋东升.基于数学形态学的边缘检测算法研究(d).成都&电子科技大学#)*#).(#E)]^Y?#b G eYf#V e_=-Y#1:9&.?727I749:7%2%\@137%2B 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基于RGB分量统计的可变区域彩色图像分割算法
王志良;高晓亮;王鲁
【期刊名称】《计算机应用研究》
【年(卷),期】2010(027)011
【摘要】为了能够对彩色图像进行高效的分割,提出了一种可变区域的图像分割算法,利用基于图像全局RGB分量统计信息的活动轮廓模型进行曲线演化,并使用水平集表示轮廓.通过改变和缩小分割区域的策略,将分割过程分为多个阶段进行.在灰度图像的分割算法的基础上,将可变区域策略拓展到彩色图像.实验结果表明,图像中多连通区域的物体能够被准确且快速地分割出来.与现有模型相比,可以自动地完成工作而无须人工干预,并且算法快速方面有明显的改进.
【总页数】4页(P4341-4344)
【作者】王志良;高晓亮;王鲁
【作者单位】北京科技大学,信息工程学院,北京,100083;北京科技大学,信息工程学院,北京,100083;北京科技大学,信息工程学院,北京,100083
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于模糊C均值聚类的多分量彩色图像分割算法 [J], 卜娟;王向阳;孙艺峰
2.基于小波变换的彩色图像RGB分量同分裂编码算法 [J], 邱自华;胡娟;杨华
3.基于单通道 RGB 分量的彩色图像加密算法 [J], 马庆禄;魏悦川;潘晓中
4.统计区域合并的彩色图像分割算法 [J], 郭昕
5.基于S、V分量的模糊C均值彩色图像分割算法 [J], 申铉京;何月
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彩色图像分割方法综述一、本文概述图像分割是计算机视觉领域中的一个核心问题，其目标是将数字图像细分为多个图像子区域，这些子区域在某种特性或属性上呈现出一致性，如颜色、纹理、形状等。

彩色图像分割作为图像分割的一个重要分支，由于其在许多实际应用中的关键作用，如目标识别、场景理解、图像检索等，而备受关注。

本文旨在对彩色图像分割方法进行全面的综述，以期对该领域的最新进展、主要方法和技术难点有一个清晰的认识。

我们将首先介绍彩色图像分割的基本概念和基本原理，包括颜色空间的选择和表示、分割准则的确定等。

接着，我们将重点回顾和分析近年来的主要分割方法，如基于阈值的分割、基于区域的分割、基于边缘的分割、基于聚类的分割以及基于深度学习的分割等。

对于每种方法，我们将详细讨论其基本原理、实现步骤、优缺点以及在实际应用中的表现。

我们还将对彩色图像分割面临的挑战和未来的研究方向进行讨论和展望。

通过本文的综述，我们期望能够为读者提供一个全面而深入的彩色图像分割方法的知识体系，帮助读者更好地理解和掌握该领域的核心技术和方法，同时也能够为相关研究人员提供有益的参考和启示。

二、彩色图像分割基础彩色图像分割是图像处理领域中的一个重要任务，旨在将图像划分为多个具有相似性质的区域，这些区域在颜色、纹理或其他特征上有所不同。

相比于灰度图像，彩色图像提供了更为丰富的信息，使得分割过程更加复杂但也更加精确。

在进行彩色图像分割之前，首先需要了解不同的彩色空间表示。

常见的彩色空间有RGB、HSV、YUV等。

RGB空间基于红、绿、蓝三种基本颜色来混合形成各种颜色，是最常用的彩色空间之一。

然而，在图像处理中，HSV空间往往更为直观和有效，因为它将颜色分为色调（Hue）、饱和度（Saturation）和亮度（Value）三个独立的部分，便于进行颜色分析和分割。

彩色图像分割方法可以分为基于阈值的方法、基于边缘的方法、基于区域的方法和基于机器学习的方法等。

基于阈值的方法是最简单的方法，通过设定不同的颜色阈值来将图像划分为不同的区域。

图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。

它是由图像处理到图像分析的关键步骤。

现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。

1998年以来，研究人员不断改进原有的图像分割方法并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割，提出了不少新的分割方法。

图像分割后提取出的目标可以用于图像语义识别，图像搜索等等领域。

RGB色彩模式是工业界的一种颜色标准，是通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的，RGB即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色，这个标准几乎包括了人类视力所能感知的所有颜色，是目前运用最广的颜色系统之一。

数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。

数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展（特别是离散数学理论的创立和完善）;三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。

关键字：图像分割；图像处理；RGB1 设计任务及目的 (1)1.1 设计任务 (1)1.2 设计目的 (1)2 图像处理简介 (1)2.1 数字图像处理发展概述 (1)2.2 图像处理技术 (1)2.3 图像处理的内容 (2)3 RGB模型简介 (3)4 MATLAB简介 (4)5 设计方案 (5)5.1 传统阈值分割算法分析 (5)5.2 基于RGB颜色空间的阈值分割算法 (7)6 程序实现 (8)7 程序设计 (9)8 仿真结果与分析 (10)8.1 仿真结果 (10)8.2 结果分析 (11)结论 (12)参考文献 (13)1 设计任务及目的1.1 设计任务对给定的彩色图像的颜色，使用RGB颜色模型，来对其进处理。

Matlab是当今最优秀的科技应用软件之一，它一强大的科学计算与可视化功能，简单易用，开放式可扩展环境，特别是所附带的30多种面向不同领域工具箱支持，使得它在许多科学领域中成为计算机辅助设计与分析，算法研究和应用开发的基本工具盒首选平台在图像处理中，Matlab也得到了广泛的应用，例如图像变换，设计FIR滤波器，图像增强，四叉树分解，边缘检测，小波分析等等。

不同的颜色空间在描述图像的颜色时侧重点不同。

如RGB（红、绿、蓝三原色）颜色空间适用于彩色监视器和彩色摄象机，HSI（色调、饱和度、亮度）更符合人描述和解释颜色的方式（或称为HSV，色调、饱和度、亮度），CMY（青、深红、黄）、CMYK（青、深红、黄、黑）主要针对彩色打印机、复印机等，YIQ （亮度、色差、色差）是用于NTSC规定的电视系统格式，YUV（亮度、色差、色差）是用于PAL规定的电视系统格式，YCbCr（亮度单一要素、蓝色与参考值的差值、红色与参考值的差值）在数字影像中广泛应用。

彩色图像的处理有时需要将图像数据在不同的颜色空间中表示，因此，图像的颜色空间之间的转换成为一项有意义的工作。

其中RGB在颜色空间转换中其关键作用，是各个空间转换的桥梁。

Matlab中的颜色空间转换只涉及到了RGB、HSV、YCbCr、YIQ等，没有包含lαβ和其它颜色空间的转换。

关键字：Matlab；图像处理；RGB1 设计任务及目的 (1)1.1 设计任务 (1)1.2 设计目的 (1)2 图像处理简介 (2)2.1 数字图像处理发展概述 (2)2.2 图像处理技术 (2)2.3 图像处理的内容 (3)3 RGB模型简介 (5)4 MATLAB简介 (6)5 设计方案 (7)5.1 传统阈值分割算法分析 (7)5.2 基于RGB颜色空间的阈值分割算法 (8)6 MATLAB编程实现 (10)7 程序设计 (11)8 仿真结果与分析 (12)8.1 仿真结果 (12)8.2 结果分析 (13)结论 (14)参考文献 (15)1 设计任务及目的1.1 设计任务对给定的彩色图像的颜色，使用RGB颜色模型，来对其进处理。