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        計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中的彩色圖像分割算法探究

        2017-09-11 12:59:42任宣霓
        時(shí)代農(nóng)機(jī) 2017年6期
        關(guān)鍵詞:調(diào)色板彩色圖像準(zhǔn)則

        任宣霓

        (綿陽(yáng)職業(yè)技術(shù)學(xué)院,四川 綿陽(yáng) 621000)

        計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中的彩色圖像分割算法探究

        任宣霓

        (綿陽(yáng)職業(yè)技術(shù)學(xué)院,四川 綿陽(yáng) 621000)

        文章簡(jiǎn)述了計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中的彩色圖像分割算法,包括全局調(diào)色板量化算法、基于色差最小準(zhǔn)則的量化算法、模糊聚類(lèi)算法以及基于區(qū)域的分割方法。彩色圖像分割算法類(lèi)型多樣,功能和用途均有所不同。文章主要從醫(yī)療業(yè)、農(nóng)業(yè)、航空航天等領(lǐng)域研究幾種彩色圖像分割算法的應(yīng)用情況及其現(xiàn)實(shí)意義,研究目的在于拓寬彩色圖像分割算法的應(yīng)用范圍,以推動(dòng)計(jì)算機(jī)的現(xiàn)代化發(fā)展。

        計(jì)算機(jī)視覺(jué)彩色圖像;全局調(diào)色板量化算法;模糊聚類(lèi)算法;基于區(qū)域的分割方法

        計(jì)算機(jī)視覺(jué)(computer vision)作為一項(xiàng)全新技術(shù),其原理是模擬人類(lèi)視覺(jué)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的處理。計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)擁有諸多優(yōu)勢(shì),比如檢測(cè)結(jié)果客觀、信息處理能力強(qiáng)、效率高、功能齊全等。其中彩色圖像分割系統(tǒng)的應(yīng)用可確保計(jì)算機(jī)同真人一樣觀測(cè)彩色世界,為作進(jìn)一步推廣,文章特對(duì)彩色圖像分割的幾種算法及其應(yīng)用加以研究,以供廣大從業(yè)人員參考。

        1 基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的彩色圖像分割系統(tǒng)

        (1)顏色量化階段算法。全局調(diào)色板量化算法:在RGB顏色空間內(nèi),通過(guò)系統(tǒng)調(diào)色板上投射的真彩色圖像建立調(diào)色板圖像是全局調(diào)色板量化算法的基本構(gòu)思,并計(jì)算圖像中像素顏色與調(diào)色板顏色的間隔,取最近點(diǎn)顏色代替像素顏色以生成調(diào)色板圖像。距離計(jì)算公式:

        基于色差最小準(zhǔn)則的量化算法:由于RGB顏色空間內(nèi)存在顏色變化強(qiáng)烈刺激人眼導(dǎo)致量化不合理,故應(yīng)采取本算法:①通過(guò)圖像信息來(lái)確認(rèn)該圖像文件為24位真彩色圖像;②對(duì)該圖像每一行的像素?cái)?shù)進(jìn)行計(jì)算以獲取相應(yīng)數(shù)據(jù);③對(duì)獲取的顏色信息加以統(tǒng)計(jì),并通過(guò)對(duì)真彩色信息的壓縮控制顏色種類(lèi),然后利用人眼的辨色功能,完成色差最小準(zhǔn)則的量化計(jì)算。

        (2)自適應(yīng)模糊聚類(lèi)算法。聚類(lèi)過(guò)程是指按照一群抽象或物理數(shù)據(jù)對(duì)象的相似度進(jìn)行分組,并將相似對(duì)象組合成同一組的過(guò)程,而聚類(lèi)分析是指從確定的數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取數(shù)據(jù)對(duì)象之間的相關(guān)性。

        當(dāng)一個(gè)數(shù)據(jù)集的隸屬度總和為1時(shí),模糊C均值聚類(lèi)的表示方法:

        通過(guò)模糊聚類(lèi)算法,可獲得由C*N和C個(gè)聚類(lèi)中心點(diǎn)向量構(gòu)成的模糊劃分矩陣,從而明確每個(gè)樣本點(diǎn)對(duì)應(yīng)的隸屬度。每個(gè)聚類(lèi)中心對(duì)應(yīng)相應(yīng)數(shù)據(jù)類(lèi)的平均特征。因此采用此種算法意義更大。

        (3)基于區(qū)域的分割方法。將點(diǎn)劃分為區(qū)域的前提是明確區(qū)域數(shù)目,然后根據(jù)該區(qū)域的獨(dú)特性從眾多區(qū)域中分割出來(lái),并保證所分割的區(qū)域具有可靠的判斷依據(jù)。比如邊緣跟蹤法、閾值法。以上兩種方法的基本原理是確定像素相似群體,然后根據(jù)其對(duì)應(yīng)的實(shí)體世界平面,將I設(shè)定為滿足檢測(cè)準(zhǔn)則的小塊物體,然后對(duì)其鄰近點(diǎn)的色彩值和灰度值加以檢測(cè),若檢測(cè)結(jié)果顯示鄰近點(diǎn)接受后“生長(zhǎng)”成新的I,然后重復(fù)以上過(guò)程直至鄰近點(diǎn)終止生長(zhǎng)。通常來(lái)說(shuō),應(yīng)該按照具體像素的特征獲取種子像素,而采用生長(zhǎng)準(zhǔn)則可在未確定具體問(wèn)題的情況下計(jì)算對(duì)應(yīng)像素。換言之,獲取生長(zhǎng)準(zhǔn)則與掌握具體問(wèn)題特征二者之間并不存在直接聯(lián)系,可單獨(dú)進(jìn)行,無(wú)需依靠具體問(wèn)題,僅需要明確圖像數(shù)據(jù)種類(lèi)亦可獲取生長(zhǎng)準(zhǔn)則。比如,采用單色準(zhǔn)則時(shí),彩色圖像的獲取會(huì)受到干擾,此時(shí)建議合并兩個(gè)區(qū)域。

        2 彩色圖像分割算法的應(yīng)用

        (1)在醫(yī)療業(yè)中的應(yīng)用。彩色圖像分割算法在在醫(yī)療領(lǐng)域主要用于處理醫(yī)學(xué)圖像。臨床醫(yī)生借助彩色圖像分割法對(duì)醫(yī)學(xué)圖像傳遞的信息加以分析從而做出判斷。比如,有人根據(jù)醫(yī)學(xué)彩色圖像三維色彩信息,在灰關(guān)聯(lián)的作用下獲取色彩灰關(guān)聯(lián)圖像,采用分割發(fā)對(duì)人腦圖像進(jìn)行有效而精確提取。然后利用遺傳算法C-均值聚類(lèi)分割醫(yī)學(xué)彩色圖像,在RGB空間內(nèi)聚類(lèi),最終完成醫(yī)學(xué)病理彩色圖像的獲取,實(shí)踐效果十分理想。另有人利用區(qū)域分割,明確待分割組織的主體區(qū)域,保存了目標(biāo)對(duì)象邊界鄰近點(diǎn)的邊緣特征,然后根據(jù)跟蹤法精確處理邊界定位,從而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)分割。

        (2)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用。①計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的彩色圖像分割算法在農(nóng)產(chǎn)品分級(jí)中應(yīng)用廣泛。主要用于檢測(cè)農(nóng)產(chǎn)品的損壞情況,從而對(duì)農(nóng)產(chǎn)品分級(jí)。由于采用邊界跟蹤法時(shí),獲取顏色十分重要,因此需利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨別牛肉的顏色,然后根據(jù)特定顏色的特征利用灰度圖像分割技術(shù)分割需要的彩色圖像。有研究顯示,傳統(tǒng)分水嶺算法存在明顯缺陷,而改進(jìn)后的算法可用于對(duì)熏烤肉制品表面圖像的分割,而利用模糊均值聚類(lèi)算法可對(duì)人體肌肉和脂肪圖像進(jìn)行分割,然后采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算分割背長(zhǎng)肌區(qū)域,從而獲取大理石花紋和顏色特征,并根據(jù)所獲得信息建立與之相關(guān)的預(yù)測(cè)模型。②計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的彩色圖像分割算法在農(nóng)產(chǎn)品自動(dòng)收獲方面應(yīng)用十分突出。近年來(lái)關(guān)于此方面的研究取得了十分可喜的進(jìn)展。比如,有研究人員就采摘農(nóng)產(chǎn)品這一問(wèn)題,提出了采用機(jī)器人替代人工的設(shè)想,并取得了十分理想的實(shí)踐效果。另有研究人員利用彩色圖像分割算法來(lái)定位、檢測(cè)蘋(píng)果,提取了蘋(píng)果樹(shù)的原始圖像,并明確了蘋(píng)果的輪廓線。

        (3)在航空航天中的應(yīng)用。在天氣惡劣,并受限于距離和視覺(jué)角度以及照相設(shè)備等情況下,利用人工行駛航空偵查檢測(cè)工作,不但工作效率大大降低,而且檢測(cè)結(jié)果存在較大誤差。因此,航空航天領(lǐng)域需要用彩色圖像分割算法進(jìn)行航空偵查檢測(cè)。高維特征空間內(nèi)含紋理、色彩、空間,需行均值平移濾波,然后利用聚類(lèi)方法分割圖像。

        3 結(jié)語(yǔ)

        文章探究了幾種彩色圖像分割算法,并根據(jù)彩色圖像特征,在利用不同顏色空間的優(yōu)勢(shì),提出了相應(yīng)的設(shè)計(jì)設(shè)想。比如,顏色量化階段提出全局調(diào)色板量化算法和基于色差最小原則的算法;在顏色聚類(lèi)方面提出自適應(yīng)模糊C均值聚類(lèi)算法。同時(shí)又對(duì)不同領(lǐng)域彩色圖像分割算法的應(yīng)用情況予以分析,為彩色圖像分割算法的實(shí)踐價(jià)值提供了有力證明,為日后持續(xù)推廣打開(kāi)了新的局面。

        [1]郭曉剛,蔡金玲,朱莉.改進(jìn)遺傳算法在圖像分割中的應(yīng)用[J].儀表技術(shù),2016,(2).

        Research on Color Image Segmentation Algorithm in Com puter Vision Field

        REN Xuan-ni
        (Mianyang Vocational and Technical College,Mianyang,Sichuan 621000,China)

        This paper introduces the color image segmentation algorithm in the field of computer vision,including global palette quantization algorithm,quantization algorithm based on chromatic aberration minimum criterion,fuzzy clustering algorithm and region-based segmentation method.Color image segmentation algorithms are diverse in type,function and use.This paper mainly studies the application of several color image segmentation algorithms from medical industry,agriculture,aerospace and other fields.The purpose of this study is to broaden the application range of color image segmentation algorithm to promote the modern development of computer.

        computer vision color image;global palette quantization algorithm;fuzzy clustering algorithm;region-based segmentation method

        TP391.41

        A

        2095-980X(2017)06-0094-02

        2017-06-03

        任宣霓(1985-),女,四川綿陽(yáng)人,大學(xué)本科,助教,主要研究方向:計(jì)算機(jī)信息安全。

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