彩色圖像分割技術(shù)研究.pdf

1、自從圖像處理技術(shù)走進數(shù)字化時代，圖像分割就成為圖像領(lǐng)域一項重要的技術(shù)同時也是一項艱難的技術(shù)。許多研究人員和數(shù)學(xué)家在這個方面付出了巨大的努力，提出了許多算法，并取得了很大的進步和成果，但是目前還沒有一種通用的算法處理所有的圖像，而且這些方法大部分是從灰度圖像分割中擴展得到的，并不適用于彩色圖像分割。人們一直努力在追尋潛在的更通用，更精簡，更完美的分割方法。
　　 隨著因特網(wǎng)，電腦的普及，網(wǎng)速的提升以及電腦處理器(CPU)速度的提高

2、，人們?nèi)粘Ｉ钪薪?jīng)常需要處理海量的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)。怎樣才能找到感興趣的圖像呢?圖像分割作為圖像檢索的基礎(chǔ)，成為人們?nèi)找骊P(guān)注的問題。而本文正是將彩色圖像分割作為研究目標，以此為以上問題的解決提供一些幫助。
　　 本文采用的是一種基于自動種子區(qū)域生長的分割算法(SRG)來處理彩色圖像。傳統(tǒng)的SRG算法用像素作為種子進行生長，而這種方法則選取特定的區(qū)域作為種子。算法的結(jié)構(gòu)如下：(1)將BMP格式的彩色圖像從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到HSV顏色

3、空間。(2)采用水嶺算法將圖像初始化過分分割為若干個區(qū)域。(3)初始的區(qū)域滿足2個指定的條件，就把該區(qū)域選為種子區(qū)域。(4)進行區(qū)域生長，把圖像分割成若干個區(qū)域。(5)顏色相近的和面積較小的區(qū)域進行合并。
　　 與傳統(tǒng)的基于像素的SRG算法相比，這種方法可以得到更可靠，更準確的結(jié)果。實驗結(jié)果證明有力地證明了這一點。
　　 可以把基于自動種子區(qū)域生長的算法與聚類的算法結(jié)合起來，先對彩色圖像進行顏色聚類，再進行自動種子區(qū)域生