文档介绍：基于人类视觉特征的彩色图像分割技术研究摘要图像分割技术是图像识别、理解的基础,其主要应用领域包括智能移动机器人图像压缩等。目前,彩色图像在各个领域的应用日益广泛,虽然灰度图像的分割算法已经比较成熟,但彩色图像的分割技术正处于发展阶段,并日益引起国内外学者的关注和重视。本文针对目前彩色图像分割中存在的问题,对基于人类视觉特征的彩色图像分割技术进行了研究,所作的工作主要包括:杂诓噬枷穹指钕喙氐幕纠砺塾敕椒ń辛朔治鲇胙芯俊V饕0ǜ个颜色空间模型的特点分析,纹理特征及其提取方法的介绍与分析,图像基本分割算法的分析研究等。谌死嗍泳跆卣鞯牟噬枷穹指钏惴ㄑ芯俊NA四D馊死嗍泳跸低扯圆色图像的分割机理,本文提出了一种将聚类和区域生长有机融合的彩色图像分割方法。为了捕获图像的纹理特征,首先将图像划分成×予块,然后在子块中按照视觉一致性准则进行颜色聚类,对于聚类后的子块,提取其颜色与纹理特征,然后采用符合人类视觉特征的生长规则,进行基于子块的区域生长。该方法充分了利用聚类算法和区域生长算法的各自优点,并符合人类视觉特征的分割策略。利用提出的算法对多幅自然场景图像进行了分割实验,实验结果证明了算法的有效性。谛〔ㄌ卣鞯牟噬枷穹指罘椒ㄑ芯俊:侠淼奈评硖卣饕恢笔遣噬枷分割中研究的热点。本文在前面提出的聚类和区域生长有机融合的彩色图像分割算法基础上,尝试在小波域内提取各图像子块的纹理特征,以充分利用小波系数的方向性和能量集聚特点。并通过实验对提出的算法进行了可行性验证。彩色图像分割;聚类;区域生长;小波变换;人类视觉系统的场景理解、智能视频监控中的运动目标提取、基于内容的图像检索、基于内容的关键词:
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季庄乏学位论文作者签名彳藏签字吼矽彭年多哆日签字日期:∥莎年∥月弓日签字日期:口莎年莎月弓日学位论文版权使用授权书独创声明塑墨直基丝益噩缱型直蛆笪:奎拦互窒蚱渌逃沟难换蛑な槭褂霉牟牧稀S胛乙煌ぷ鞯耐径员狙本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权学校可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。C艿难宦畚脑诮饷芎笫视帽臼谌ㄊ学位论文作者毕业后去向:导师签字:也不包含未获得学位论文作者签名:工作单位:通讯地址:电话:邮编。
髀研究的目的和意义在人类所接受的信息中,有%是来自视觉的图像信息,包括图像、图形、视频以及文本等等,这些都是目前人们获得信息的最佳手段。对获得的这些信息进行个基本的步骤,并且随着计算机的普及以及其它相关学科的发展,人们越来越多的需要通过对图像进行分析并从中提取有用的信息加以利用。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标准划分成不同的区域,使得同一区域内像素之间具有一致性,而不同区域间不存在这种一致性【”。图像分割技术的应用非常广泛,可以说遍及图像处理的各个领域。例如,在医学领域中,需要对医学照片中的成分进行分析,首先必须利用图像分割手段将目标从复杂背景中提取出来;在交通图像分析中,需要我们把目标车辆从背景中分割出来以便进一步分析;在遥感图像中,需要将农产品分割出来以便估计农产品的质量和产量。此外,图像分割技术在地质、环保、气象等等领域也有广泛的应用。因此,对于图像分割技术进行研究有着极大的应用价值。方法。早期由于设备以及人们需求的限制,对于灰度图像分割方法研究的较多,方法也比较完善和成熟,但随着人们对彩色图像各种需求的不断提高,各种彩色图像的分割方法也不断被提出。与灰度图像分割方法相比彩色图像分割方法起步较晚,所以分割方法仍然不是十分完善,但是彩色图像分割方法比灰度图像分割方法具有与灰度图像相比,彩色图像具有的特点可以做出如下概括:噬枷癜吮然叶韧枷窀嗟男畔ⅲ痹斐闪巳嗣墙ɑ崦娑愿丛拥一定的加工处理也是目前一种广泛的需求,而对于图像的处理来说,图像分析是一图像分割方法根据处理对象不同可以分为灰度图像分割方法和彩色图像分割更多的优点,使得其分割方法的应用更加广泛。待处理对象。噬枷窀先嗣堑氖泳跸肮撸渲掷喾倍嗲榭龈丛樱卣鞑蝗菀兹得,造成分割方法缺乏统一性。圆噬枷竦姆指罘椒ㄑ芯浚舷衷谝恍┝煊虻男枨螅⑶宜孀趴萍加其是计算机软硬件技术的发展,为我们处理彩色图像提供了保证。我们从从第一、