基于小波分析的彩色图像分割方法研究(可复制论文).pdf

图像分割处理方法一基于小波分析的彩色图像分割方法研究。本文研究的主要摘要基于小波分析的彩色图像分割方法研究样的分割算法。本文在研究现有彩色图像分割技术的基础上提出了一种新的彩色首先,对图像分割算法进行分类、归纳和总结,指出各类方法的优缺点,为人们在不同的应用场合及不同的图像数据条件下选择不同的分割方法提供了一定的依据。并对多年来彩色图像分割领域中出现的彩色空间进行归纳和总结,分析了近年彩色图像分割发展趋势及存在的问题。并对分割算法结果进行客观定量的评价。实验表明,本文提出的图像分割方法具关键词:彩色图像分割;颜色空间;颜色聚类;小波变换图像分割是计算机图象识别与理解中一个十分活跃的研究领域,是计算机图像理解方法实现的基础,由于彩色图像提供了比狄度图像更为丰富的信息,彩色图像的分割在近几年也越来越引起人们的重视,许多研究人员已相继提出各种各内容为:然后,对小波的相关理论和方法进行较全面、系统的研究,尤其对本文将要采用的多分辨率分析、算法、双正交小波及图像小波变换理论进行深入研究。分析研究模糊稻劾嗪蚄一均值聚类方法的彩色图像分割。最后,依照算法流程图,采用二维双正交快速小波变换,然后进行特征提取,并采用动态聚类痪邓惴ń蟹掷啵詈蟮玫酵枷穹指畹慕峁有很好地分割效果。
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图像也因为其所含信息量大且表现直观而在近年得到广为宣传和应用的多媒体一种图像分割方法。由于彩色图像分割可以通过计算图像中色彩信息的统计特性来实现,而无需依赖于待分割区域的几何形状,并且与灰度图像相比,彩色图像近年来,利用多分辨率技术处理和分析图像的方法受到人们的高度重视。这是因为:随着科学技术的发展,我们可以获得分辨率越来越高的图像,它包含图像分辨率的提高,图像尺寸变大、处理时间增加,实时处理的难度增大,图像传输和存储的负担加重。图像中区域、线等图像事件是人们所感兴趣的,而它理论恰恰是对信号进行多分辨分析的重要数学工具,它天生就具有多分辨特性。它对不同的频率成分在时域上的取样步长具有调节性,高频者小,低频者大。因此,小波变换能够把信号分解成交织在一起的多种尺度成分,并对大小不同的尺度成分采用相应粗细的时域或空域采样步理与分析、语音识别与合成、医疗等众多领域。局随着信息技术的发展和不断深入,人们越来越多地利用计算机来帮助人们获取和处理各种信息。据统计,在人类从外界获得的信息中有%左右是来自视觉或者晚为图像畔ⅲ侨死嘧钣行Ш妥钪匾5男畔⒒袢『徒涣鞣绞健中占据了重要的地位。图像分割一直是计算机图象识别与理解中一个十分活跃的研究领域,是计算机图像理解方法实现的基础,而彩色图像的分割是近些年越来越引起人们重视的包含了更多的有效信息量,因此,对它的研究有利于克服传统的狄度图像分割方式的不足,为图像分割开辟了一个更加广阔的研究领域。丰富的信息,有利于解释和应用,但同时也带来了新的问题,突出表现在:随着们通常发生在不同的空间范围上。图像的单一分辨率处理和分析己经不适合于应用的需求。所以,深入、系统地研究图像的多分辨率处理和分析具有非常重要的价值。小波变换长,从而能够聚焦到对象的任意微小细节,具有“数学显微镜”的美誉。小波分析己经和将要广泛地应用于理论数学、应用数学,天体物理、信号处理、图像处目前,人们也在积极探讨小波变换在图像分割中的应用。深入研究如何利用小波变换的性质进行区域分割的方法无论是在学术上,还是在民用和军用领域中皋十小波分析的彩色獆像分剖方辖芯‘
现有分割算法的基础上提出一种简单、快速、鲁棒性好的彩色图像分割算法。本析了各种图像的分割方法特别是彩色图像的分割的研究现状,并对其进行了必要的分类和分析;然后详细介绍颜色特征和颜色空间,分析各种颜色空间的适用性和优缺点以及它们在彩色图像分割中的作用。