彩色图像分割技术研究本科毕业论文

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幻M李修

本科毕业设计(论文)

(2 0 12 届)

题目彩色图像分割技术研究

学院______

专业______________________

班级08电子信息工程(2)班

学号0830010006 ___________

学生姓名XXX _______________________

指导教师陈志刚讲师__________________________

完成日期2012年3月 _______________________

彩色图像分割技术研究

Study on Color Image Segmentation

学生姓名:XXX

Student: XXXX

指导老师:陈志刚讲师

Adviser: Lecturer Chen Zhigang

台州学院

物理与电子工程学院

School of Physics & Electronics Engineering

Taizhou University

Taizhou, Zhejiang, China

2012年3月

March 2012

摘要

随着计算机处理能力的提高,彩色图像分割技术受到研究者们越来越多的关注。许多研究者在这方面付出了巨大的努力,并取得了相应的成果。本文对目前的彩色分割方法研究的基础上,提出了一种无监督的彩色图像分割算法,即合理结合边缘提取、区域生长和区域合并的方法, 实现彩色图像的分割。实验结果表明,获得了良好的分割效果,并且易于实时性的实现。

关键词

彩色图像分割;边缘检测;区域生长与合并

Abstract

With the increasing in computer processing capabilities, the color image segmentation techniques more and more are concerned with by researchers. Many researchershave paid a huge effort in this regard, and obtained the corresponding results. On the basis of the current color segmentation method, an unsupervised color image segmentation algorithms have been proposed in this paper, combining of edge detection, region growing and region merging method to achieve the segmentation of color images. The experimental results show that a good segmentation results can be obtained and real-time performance can be implemented.

Key words

Color Image Segmentation; Edge Detection; Regional Growth and Merging

1. 引言 (1)

1.1 .课题的研究背景和意义 (1)

1.2. 彩色图像分割的现状 (2)

1.3. 本文的内容安排 (5)

2. 彩色图像分割研究 (6)

2.1. 数字图像处理概述 (6)

2.2. 常用的颜色空间 (7)

2.3. 彩色图像分割方法 (9)

2.3.1 .阈值化方法 (10)

2.3.2. 基丁边缘的分割方法 (10)

2.3.3. 基丁区域的分割方法 (12)

3. 无监督彩色图像分割 (13)

3.1. 概述 (13)

3.2. 颜色空间的转换 (14)

3.3. Sobel算子边缘提取 (15)

3.4. 种子的选取 (16)

3.5. 区域生长与合并 (17)

4 .实验结果与分析 (18)

5.结论 (20)

参考文献 (21)

谢辞 (23)

1. 引言

1.1. 课题的研究背景和意义

在人类所接收的信息中,有80%是来自视觉的图形信息,对获得的这些信息进行一定的加工处理也是目前一种广泛的需求,图像分割就是将图像中感兴趣的部分分割出来的技术。在图像分割的基础上,才能对目标进行特征提取和参数测量,使得更高层的图像分析和理解成为可能。因此,对图像分割的研究在图像处理领域具有非常重要的意义。

图像分割作为图像分析的基础,是图像分析过程中的关键步骤。图像分割,顾名思义是将图像按照一定的方法划分成不同的区域,使得同一区域内像素之间具有一致性,不同区域问不具有这种一致性。

因为人眼对亮度具有适应性,即在一幅复杂图像的任何一点上只能识别几十种灰度级,但可以识别成千上万种颜色,所以许多情况下,单纯利用灰度信息无法从背景中提取出目标,还必须借助丁色彩信息。由丁彩色图像提供了比灰度图像更加丰富多彩的信息,因此随着计算机处理能力的提高,彩色图像处理正受到人们越来越多的关注。

自数字图像处理问世不久就开始了图像分割的研究,吸引了很多研究者为之付出了巨大的努力,在不同的领域也取得了很大的进展和成就,现在人们还一直在努力发展新的、更有潜力的算法,希望实现更通用、更完美的分割结果。目前,针对各种具体问题已经提出了许多不同的图像分割算法,对图像分割的效果也有很好的分析结论。但是,由丁图像分割问题所面向领域的特殊性,而且问题本身具有一定的难度和复杂性,到目前为止还不存在一个通用的分割方法,也不存在一个判断分割是否成功的客观标准。对丁寻找一种能够普遍适用丁各种复杂情况的准确率很高的分割算法,还有很大的探索空间。对图像分割的深入研究不仅会不断完善对自身问题的解决,

且有助丁推动模式识别、计算机视觉、人工智能等计算机科学分支的发展。

早期由丁设备的限制,主要处理的是灰度图像。因此针对灰色图像的分割算法比较多,也比较成熟。随着彩色图像的需求和应用以及人们生活水平的提高,人们越来

越关注彩色图像分割,也提出了一些分割方法,但这些方法大部分是灰色图像分割方法扩展出来的,因此还不能满足人们的要求。在彩色图像分割这个领域,由丁缺少理论和评估系统的支持,必须经过大量的实验来验证一种分割算法。虽然研究者已经提出了一些有意义的算法,但还没有