彩色图像分割方法的研究与实现

颜色量化论文 NBS距离论文 图像分割论文 区域生长论文 颜色散度论文 颜色聚类论文
论文详情
近年来,随着计算机技术的进一步提高,彩色图像的使用越来越多,由于颜色是一个强有力的描绘子,它常常可简化目标物的区分及从场景中抽取目标的过程,人可以辨别几千种颜色色调和亮度,相形之下只能辨别出几十种灰度层次,因此,彩色图像较之灰度图像往往更能够体现人的视觉特性和认知事物的规律。彩色图像分割方法的研究也成为一大热点。本文针对真彩色图像以系统的形式给出了一种彩色图像分割算法,分为颜色量化、颜色聚类、区域生长三个阶段来完成一幅彩色图像完整的分割过程。在颜色量化阶段,系统采用了两个方案:全局调色板量化方案和基于色差最小量化方案,用户可根据图像的大小和对速度及质量的需求进行选择。在颜色聚类阶段,针对模糊C均值聚类方法对聚类中心选择的敏感性,提出了一种自动确定聚类中心及聚类数目的自适应模糊聚类算法,并从理论上和实验中证明了其合理性,另外,在聚类过程中,利用HSI模型的特点对欧氏距离进行改进,增进了颜色聚类的准确性。最后考虑到像素空间的区域连续性,在颜色聚类结果的基础上进行区域生长。 论文首先介绍了彩色图像分割领域的研究现状、分析了彩色图像及多个颜色空间的特点,而后在每个阶段算法中充分融合了多个颜色空间的优点,并给出了评价,最后通过实验验证了算法的有效性。
1 绪论第15-21页
    1.1 研究背景及其意义第15-16页
    1.2 彩色图像分割技术的现状第16-17页
    1.3 论文的主要研究内容和工作第17-20页
    1.4 论文的组织结构第20-21页
2 颜色空间与彩色分割第21-31页
    2.1 图像分割的数学描述第21-22页
    2.2 彩色图像分割方法综述第22-24页
    2.3 颜色模型第24-31页
3 彩色图像分割系统第31-59页
    3.1 颜色量化阶段第31-43页
    3.2 自适应模糊聚类算法第43-56页
    3.3 区域生长第56-59页
4 实验结果与分析第59-65页
    4.1 阈值有效性验证第59-62页
    4.2 欧氏距离改进验证第62-63页
    4.3 其它实验图片第63-65页
5 结论与展望第65-66页
致谢第66-67页
参考文献第67-71页
发表论文及主要研究工作第71页
论文购买
论文编号ABS1591165,这篇论文共71页
会员购买按0.30元/页下载,共需支付21.3
不是会员,注册会员
会员更优惠充值送钱
直接购买按0.5元/页下载,共需要支付35.5
只需这篇论文,无需注册!
直接网上支付,方便快捷!
相关论文

点击收藏 | 在线购卡 | 站内搜索 | 网站地图
版权所有 艾博士论文 Copyright(C) All Rights Reserved
版权申明:本文摘要目录由会员***投稿,艾博士论文编辑,如作者需要删除论文目录请通过QQ告知我们,承诺24小时内删除。
联系方式: QQ:277865656