一種新的基于區(qū)域生長的彩色圖像分割算法.pdf

1、在應(yīng)用數(shù)學(xué)與計算機科學(xué)中,圖像處理與分析具有深厚的理論基礎(chǔ)以及廣泛的應(yīng)用前景,本論文主要研究其中的一個研究熱點--基于區(qū)域生長的彩色圖像分割問題,包括圖像特征選擇、算法分析和實現(xiàn)、分割結(jié)果比較和評價等內(nèi)容,提出了一種新的基于區(qū)域生長的彩色圖像分割算法,并給出了實驗結(jié)果分析以及軟件實現(xiàn)。
　　 本文首先對顏色空間給予詳細介紹,具體分析了近年來研究的主要的顏色空間,對不同顏色空間之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系進行了論述。在圖像特征提取方面,主要研究

2、了圖像的顏色特征、紋理特征等幾種提取方法。相對于其他特征,顏色特征對于旋轉(zhuǎn)、平移、尺度變化,甚至各種形變都不敏感,表現(xiàn)出相當(dāng)強的魯棒性,是本文算法使用的主要特征。
　　 其次,通過提取圖像的顏色、紋理、形狀等特征,綜合考慮圖像邊緣和內(nèi)部信息,提出了一種新的種子點生成算法。通過計算每個像素的鄰域相似性指標(biāo),該指標(biāo)大于0.5的像素點就定義為一個種子點。這樣,就按照一定生長規(guī)則和順序?qū)D像分割成不同區(qū)域。同時,提出了一種新的區(qū)域合并算

3、法。對于孤立點和像素點數(shù)少于閾值的區(qū)域,計算它們之中的每一個像素與外邊界每一個像素特征相似性,將相似性最大的兩個像素點分為一類。對于大于閾值的待分割區(qū)域分成新的類。具體的圖像分割實驗結(jié)果表明了該算法的良好效果。
　　 然后,本文建立了基于人工分割的算法評價指標(biāo),并將本文的算法與JSEG算法進行了比較。并通過具體的實驗分析了算法的復(fù)雜度以及參數(shù)選擇。
　　 最后,建立了基于C＃的算法軟件,可以在Window環(huán)境下直接進行圖