偏色图像的色彩还原算法实现
图像分割算法开题报告
图像分割算法开题报告 摘要：图像分割是图像处理中的一项关键技术，自20世纪70年代起一直受到人们的高度重视，并在医学、工业、军事等领域得到了广泛应用。近年来具有代表性的图像分割方法有：基于区域的分割、基于边缘的分割和基于特定理论的分割方法等。本文主要对基于自动阈值选择思想的迭代法、Otsu法、一维最大熵法、二维最大熵法、简单统计法进行研究，选取一系列运算出的阈值数据和对应的图像效果做一个分析性实验。 关键字：图像分割，阈值法，迭代法，Otsu法，最大熵值法 1 研究背景 1．1图像分割技术的机理 图像分割是将图像划分为若干互不相交的小区域的过程。小区域是某种意义下具有共同属性的像素连通集合，如物体所占的图像区域、天空区域、草地等。连通是指集合中任意两个点之间都存在着完全属于该集合的连通路径。对于离散图像而言，连通有4连通和8连通之分。图像分割有3种不同的方法，其一是将各像素划归到相应物体或区域的像素聚类方法，即区域法，其二是通过直接确定区域间的边界来实现分割的边界方法，其三是首先检测边缘像素，然后再将边缘像素连接起来构成边界的方法。 图像分割是图像理解的基础，而在理论上图像分割又依赖图像理解，两者是紧密关联的。图像分割在一般意义下十分困难的，目前的图像分割处于图像的前期处理阶段，主要针对分割对象的技术，是与问题相关的，如最常用到的利用阈值化处理进行的图像分割。 1．2数字图像分割技术存在的问题
虽然近年来对数字图像处理的研究成果越来越多,但由于图像分割本身所具有的难度,使研究没有大突破性的进展,仍然存在以下几个方面的问题。 现有的许多种算法都是针对不同的数字图像,没有一种普遍适用的分割算法。 缺乏通用的分割评价标准。对分割效果进行评判的标准尚不统一,如何对分割结果做出量化的评价是一个值得研究的问题,该量化测度应有助于视觉系统中的自动决策及评价算法的优劣,同时应考虑到均质性、对比度、紧致性、连续性、心理视觉感知等因素。 与人类视觉机理相脱节。随着对人类视觉机理的研究,人们逐渐认识到,已有方法大都与人类视觉机理相脱节,难以进行更精确的分割。寻找到具有较强的鲁棒性、实时性以及可并行性的分割方法必须充分利用人类视觉特性。 知识的利用问题。仅利用图像中表现出来的灰度和空间信息来对图像进行分割,往往会产生和人类的视觉分割不一致的情况。人类视觉分割中应用了许多图像以外的知识,在很多视觉任务中,人们往往对获得的图像已具有某种先验知识,这对于改善图像分割性能是非常重要的。试图寻找可以分割任何图像的算法目前是不现实,也是不可能的。人们的工作应放在那些实用的、特定图像分割算法的研究上,并且应充分利用某些特定图像的先验知识,力图在实际应用中达到和人类视觉分割更接近的水平。 1．3数字图像分割技术的发展趋势 从图像分割研究的历史来看,可以看到对图像分割的研究有以下几个明显的趋势。 对原有算法的不断改进。人们在大量的实验下，发现一些算法的效
彩色图像分割介绍
第一章绪论 计算机图像处理在医学领域的应用越来越广泛，白细胞图像的自动判断就是其中的代表之一。它能有效地减少主观干扰，提高工作效率，减轻医生负担。近些年来，计算机硬件技术和光谱成像技术的飞速发展，使得成功研制开发出小型实用的基于多光谱的白细胞图像自动分类识别系统成为可能。 本文研究的主要目的在于对白细胞多光谱图像分割进行初步的探索研究，为系统中其后的白细胞能够准确地分类识别奠定基础。 本章简要阐述了基于多光谱的白细胞图像分割的应用背景和研究意义，回顾了国内外细胞图像分割和多光谱遥感图像分类的研究发展状况，并简要介绍了本论文的主要工作。 §1.1 概述 §1.1.1 白细胞检验 白细胞的光学显微镜检查是医院临床检验项目之一，特别是对各种血液病的诊断占有极其重要的地位。它的任务是观察或测定血液中的各种白细胞的总数、相对比值、形态等，用于判断有无疾病、疾病种类以及严重程度等，特别是对类似白血病这类血液病诊断具有更加重要的意义。 白细胞分类计数的传统方法是将血液制成涂片，染色后，临床医生在显微镜下用肉眼按照有关标准，如核的形状、细胞浆的量和颜色，细胞浆颗粒的大小和颜色，整个细胞形状、稀薄与细胞间的接触等，来观察和检查这样的细胞标本[1]。然而这项工作十分繁重，工作效率低，容易误判，且人工识别误差随检查人员而异。同时通过观察的细胞数目较少，从统计的角度看，因样本集较小而影响诊断结果的可靠性。 计算机图像处理与分析技术伴随着信息技术的不断进步在最近20年间得到了飞速的发展，已经迅速渗透到人类生活和社会发展的各个方面，这为智能化细胞分析仪代替人工方法提供了基础。因此，借助于现代计算机技术结合临床医生的实践经验，采用图像处理技术对图像进行处理，从而对细胞进行识别，对于医学科研与实践，以及临床诊断方面有着现实意义和非常广阔的前景。 目前已经制成的自动白细胞分析仪主要有两种类型： 一类是用组织化学染色法，通过连续流动的系统，以光电效应的方式分别数出单一细胞，并可同时报告白细胞总数、各类细胞的百分率和绝对值。因为该法不是由细胞形态学特点识别各类白细胞，所以不能目视观察白细胞形态，亦不能保留样本，对感染中毒细胞无法识别。 另一类是原型认定型，其工作原理模仿人“脑眼系统”[2]的智能识别过程，运用计算机图像处理和模式识别技术，将从显微镜与相机或摄像机得到的数字化图像进行自动处理分析和分类。与前一种类型的白细胞分类仪器相比，其主要优
基于内容的图像检索_累加直方图算法
基于容的图像检索——累加直方图算法 摘要 随着多媒体、网络技术的迅速发展，图像信息的应用日益广泛，对规模越来越大的图像数据库、可视信息进行有效的管理成为迫切需要解决的问题，灵活、高效、准确的图像检索策略是解决这一问题的关键技术之一。因此，基于容的图像检索已成为国外学者研究的主要热点问题，并取得了不少的成果。 本文主要对当今热门的基于容的图像检索技术进行了研究，重点对它的算法进行研究。在半年的时间里，通过查阅很多相关的资料，并认真学习了基于容的图像检索的基本理论，特别是深入研究了颜色直方图理论和累加直方图算法，最后在MATLAB平台下编程实现此系统，该系统可以实现基本图像检索的功能，根据用户输入的样本图像来与图像库中的图像进行特征匹配，然后找出与样本图像距离比较小的若干幅图像，并按照图像之间的距离由小到大的顺序显示给用户。 经过对该系统进行反复的调试运行后，该系统所实现的功能基本达到了设计目标，并且运行良好。当用户提供出所要查询的关键图后，系统就可以从用户提供的图像库中检索到与关键图相似的图片并排序返回给用户，达到了预期效果。 关键词：图像检索累加直方图颜色特征 MATLAB
目次 1 绪论 (1) 1.1 国外的研究现状 (1) 1.2 选题意义及本文研究的容 (3) 2 基于容的图像检索的简介 (4) 2.1 基于容的图像检索技术的概述 (4) 2.2 基于容的图像检索的关键技术 (5) 3 基于容的图像检索原理和特点 (6) 3.1 基于容的图像检索的原理及处理过程 (6) 3.2 基于容图像检索的特点 (8) 4 颜色特征理论 (8) 4.1 颜色模型 (9) 4.2 颜色特征提取 (10) 5 直方图理论 (12) 5.1 颜色直方图 (12) 5.2 直方图的矩 (13) 5.3 直方图均衡化算法 (14) 5.4 基于直方图的图像检索技术分析 (14) 6 累加直方图算法 (16) 6.1 累加直方图 (16) 6.2 算法实现 (18) 6.3 改进的局部累加直方图算法 (18)
关于图像分割算法的研究
关于图像分割算法的研究 黄斌 （福州大学物理与信息工程学院 福州 350001） 摘要：图像分割是图像处理中的一个重要问题，也是一个经典难题。因此对于图像分割的研究在过去的四十多年里一直受到人们广泛的重视，也提山了数以千计的不同算法。虽然这些算法大都在不同程度上取得了一定的成功，但是图像分割问题还远远没有解决。本文从图像分割的定义、应用等研究背景入手，深入介绍了目前各种经典的图像分割算法，并在此基础比较了各种算法的优缺点，总结了当前图像分割技术中所面临的挑战，最后展望了其未来值得努力的研究方向。 关键词：图像分割 阀值分割 边缘分割 区域分割 一、 引言 图像分割是图像从处理到分析的转变关键，也是一种基本的计算机视觉技术。通过图像的分割、目标的分离、特征的提取和参数的测量将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层的分析和理解成为可能，因此它被称为连接低级视觉和高级视觉的桥梁和纽带。所谓图像分割就是要将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合，也就是根据目标与背景的先验知识，对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后将目标从背景或其它伪目标中分离出来[1]。 图像分割可以形式化定义如下[2]：令有序集合表示图像区域(像素点集)，H 表示为具有相同性质的谓词，图像分割是把I 分割成为n 个区域记为Ri ，i=1，2，…，n ，满足： (1) 1,,,,n i i j i R I R R i j i j ===??≠ (2) (),1,2,,i i i n H R True ?== (3) () ,,,i j i j i j H R R False ?≠= 条件(1)表明分割区域要覆盖整个图像且各区域互不重叠，条件(2)表明每个区域都具有相同性质，条件(3)表明相邻的两个区域性质相异不能合并成一个区域。 自上世纪70年代起，图像分割一直受到人们的高度重视，其应用领域非常广泛，几乎出现在有关图像处理的所有领域，并涉及各种类型的图像。主要表现在： 1)医学影像分析：通过图像分割将医学图像中的不同组织分成不同的区域，以便更好的
图像分割算法研究与实现
中北大学 课程设计说明书 学生姓名：梁一才学号：10050644X30 学院：信息商务学院 专业：电子信息工程 题目：信息处理综合实践: 图像分割算法研究与实现 指导教师：陈平职称: 副教授 2013 年 12 月 15 日
中北大学 课程设计任务书 13/14 学年第一学期 学院：信息商务学院 专业：电子信息工程 学生姓名：焦晶晶学号：10050644X07 学生姓名：郑晓峰学号：10050644X22 学生姓名：梁一才学号：10050644X30 课程设计题目：信息处理综合实践: 图像分割算法研究与实现 起迄日期：2013年12月16日～2013年12月27日课程设计地点：电子信息科学与技术专业实验室指导教师：陈平 系主任：王浩全 下达任务书日期: 2013 年12月15 日
课程设计任务书 1．设计目的： 1、通过本课程设计的学习，学生将复习所学的专业知识，使课堂学习的理论知识应用于实践，通过本课程设计的实践使学生具有一定的实践操作能力； 2、掌握Matlab使用方法，能熟练运用该软件设计并完成相应的信息处理； 3、通过图像处理实践的课程设计，掌握设计图像处理软件系统的思维方法和基本开发过程。 2．设计内容和要求（包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等）： (1)编程实现分水岭算法的图像分割； (2)编程实现区域分裂合并法； (3)对比分析两种分割算法的分割效果； (4)要求每位学生进行查阅相关资料，并写出自己的报告。注意每个学生的报告要有所侧重，写出自己所做的内容。 3．设计工作任务及工作量的要求〔包括课程设计计算说明书(论文)、图纸、实物样品等〕： 每个同学独立完成自己的任务，每人写一份设计报告，在课程设计论文中写明自己设计的部分，给出设计结果。
彩色图像快速分割方法研究【开题报告】
毕业论文开题报告 电子信息工程 彩色图像快速分割方法研究 一、课题研究意义及现状 图像分割是一种重要的图像技术，不论是在理论研究还是实际应用中都得到了人们的广泛重视。图像分割是我们进行图像理解的基础，是图像处理中的难点之一，也是计算机视觉领域的一个重要研究内容。把图像划分为若干个有意义的区域的技术就是图像分割技术，被划分开的这些区域相互不相交，而且每个区域也必须满足特定区域的一致性条件。 彩色图像反映了物体的颜色信息，比灰度图像提供的信息更多，因此，彩色图像的分割得到了越来越多人的关注，彩色图像分割方法的研究具有很大的价值。彩色图像分割一直是彩色图像处理中一个很重要的问题，它可以看作是灰度图像分割技术在各种颜色空间上的应用。 目前，图像分割的主要方法有：基于区域生长的分割方法、基于边缘检测的分割方法、基于统计学理论的分割方法、基于小波变换法、基于模糊集合理论的方法等多种方法。其中，JSEG算法是一种基于区域生长的图像分割方法，它同时考虑了图像的颜色和纹理信息，分割结果较为准确，受到了广泛的关注。但是JSEG算法要在多个尺度下反复进行局部J值计算和区域生长，同时还要进行基于颜色直方图的区域合并，这样，该算法就显得更为繁琐、复杂。针对这些不足之处，有学者提出了一种结合分水岭与JSEG的图像分割新算法。这种新算法在计算得到图像J后，通过引入分水岭算法直接对J图进行空域分割，然后通过形态后处理完成分割。与原JSEG算法比较，新算法能够得到良好的分割效果，有效的降低了JSEG算法的复杂度。 国内外也有很多学者对彩色图像的分割方法进行研究，也提出了许多有价值的彩色图像分割算法及改进的彩色图像分割算法，而多种分割算法的结合使用也改进了单一算法的不足之处，使得彩色图像的分割结果更加理想。但是从目前对彩色图像的研究来看，由于应用领域的不同、图像质量的好与坏以及图像色彩的分布和结果等一些客观因素引起的差异，我们还没有找到一种能够完全适用于所有彩色图像分割的通用的算法。因此，彩色图像的分割方法仍是一个尚未解决的难题，还需要图像处理领域的研究人员进一步的研究探索。 本研究是对基于JSEG的改进彩色图像分割算法的研究，该算法能够有效降低原JSEG算法的复杂度，提高图像分割效率，在图像分割领域有很重要的意义。该算法是在原JSEG算法的基础上，引入了分水岭算法，降低了原算法的计算量，降低了图像分割时间。 二、课题研究的主要内容和预期目标 主要内容：
彩色图像分割的国内外研究现状
1．阈值分割方法 阈值分割方法的历史可追溯到近40年前，现已提出了大量算法，对灰度图像的取阈值分割就是先确定一个处于图像灰度取值范闱之中的灰度阈值，然后将图像中各个象素的灰度值都与这个阈值相比较，并根据比较结果将对应的像素分为两类。这两类像素一般分属图像的两类区域，从而达到分割的目的。从该方法中可以看出，确定一个最优阈值是分割的关键。现有的大部分算法都是集中在阈值确定的研究上。阈值分割方法根据图像木身的特点，可分为单阈值分割方法和多阈值分割方法;也可分为基于像素值的阈值分割方法、基于区域性质的阈值分割方法和基于坐标位罝的阈值分割方法。若根据分割算法所有的特征或准则，还可以分为直方图与直方图变换法、最大类空间方差法、最小误差法与均匀化误差法、共生矩阵法、最大熵法、简单统计法与局部特性法、概率松弛法、模糊集法、特征空间聚类法、基于过渡区的阈值选取法等。 目前提出了许多新方法，如严学强等人提出了基于量化直方图的最大熵阈值处理算法，将直方图量化后采用最大熵阈值处理算法，使计算量大大减小。薛贵浩、帝毓晋等人提出基于最大类间后验交叉熵的阈值化分割算法，从目标和背景的类间差异性出发，利用贝叶斯公式估计像素属于目标和背景两类区域的后验概率，再搜索这两类区域后验概率之间的最大交叉熵。这种方法结合了基于最小交叉熵以及基于传统香农熵的阈值化算法的特点和分割性能，取得很好的通用性和有效性，该算法也容易实现二维推广,即采用二维统计量(如散射图或共生矩阵)取代直方图,以提高分割的准确性。俞勇等人提出的基于最小能量的图像分割方法，运用了能量直方图来选取分割阈值。任明武等人提出的一种基于边缘模式的直方图构造新方法，使分割阈值受噪声和边缘的影响减少到最小。程杰提出的一种基于直方图的分割方法，该方法对Ostu准则的内在缺陷进行了改进,并运用对直方图的预处理及轮廓追踪，找出了最佳分割阈值。此方法对红外图像有很强的针对性。付忠良提出的基于图像差距度量的阈值选取方法，多次导出Ostu方法，得到了几种与Ostu类似的简单计算公式，使该方法特别适合需自动产生阈值的实时图像分析系统。华长发等人提出了一种基于二维熵阈值的图像分割快速算法，使传统二维阈值方法的复杂度从0(W2 S2)降至0(W2/3 S2/3)。赵雪松等人提出的综合全局二值化与边缘检测的图像方法，将全局二值化与边缘检测有效的结合起来，从而达到对信封图分割的理想效果。靳宏磊等人提出的二维灰度直方图的最佳分割方法，找到了一条最佳分割曲线，使该算法得到的分割效果明显优于一维直方图阈值方法。乐宁等人根据过渡区内象素点具有的邻域方向性特点，引入了基于一元线性回归处理的局部区域随机波动消除方法，将图像过渡区算法进行了改进。模糊技术及其日趋成熟的应用也正适应了大部分图像边缘模糊而难以分析的现状，赵初和王纯提出的模糊边缘检测方法能有效地将物体从背景中分离出来，并已在模式识别中的图像预处理和医学图像处理中获得了良好的应用。金立左、夏良正等提出图像分割的自适应模糊阈值法，利用目标一背景对比度自动选取窗宽的方法，并给出了根据目标与摄像机间的相对距离估计目标--背景对比度的算法，克服隶属函数的分布特性及其窗宽对阈值选取的不良影响。其应用于智能电视跟踪系统，对不同对比度和不同距离的海面舰船图像进行阈值分割，有较强的场景适应能力。王培珍、杜培明等人提出了一种用于多阈值图像自动分割的混合遗传算法，针对Papamarkes等提出爬山法的多阈值分割和Olivo提出子波变换的方法只对明显峰值有效而对不明显的峰值无效的缺点，以及结合模糊C-均值算法和遗传算法的两大显著特点而改进的算法，这种分割方法能够快速正
图像颜色校正技巧
浅谈图像颜色校正的技巧 扫描仪和数码相机是印前处理中常用的两种图像输入设备，由于扫描仪光源、滤色片和光电转换元件的误差，扫描输入的图像经常会存在一定程度的颜色偏差，而用数码相机采集图像时也可能因为光照条件或曝光时间的不合适以及CCD的颜色响应误差而引起图像的色偏。因此，为了得到颜色复制准确的彩色印刷品，必须在印前系统中对偏色的图像进行颜色校正。但在印前图像处理中，校正图像的色偏，并不是一件容易的事，它要求印前工作人员必须掌握一定的颜色校正方法和技巧，只有这样才能做到事半功倍，提高印前工作效率。 图像偏色情况的辨别 进行图像颜色校正，首先要分析图像哪些部分偏色，具体偏什么颜色。但是一副复杂的彩色图像往往包含了成百上千种颜色，我们不可能对每一种颜色都进行分析，判断它是否偏色，而是通过检查图像的灰平衡和记忆色来判断图像的偏色情况。 灰平衡是指在一定的印刷条件下，将青、品红、黄三色油墨按一定比例叠印，得到视觉上中性灰的颜色，这时就称为实现了灰平衡。灰平衡是颜色存在的基础，在印刷过程中，它是控制图像色彩复制效果的重要手段，一般来说，图像中的灰平衡控制好了，其他彩色部分也能够得到较好的再现。而且人眼对图像中的中性灰色部分非常敏感，只要图像中的灰色部分出现轻微的彩色，人眼就能很容易地感觉出来。因此，灰平衡是检测图像是否偏色的一种很好的方法，而反映在RGB 模式的图像中，中性灰色部分的红、绿、蓝三个值应该相等，如果图像中灰色部分的R、G、B值不等，就可识别出色偏。例如，用Photoshop取色器工具读取图像中的某一灰色中间色调值为（R：127、G：127、B：136），则说明中性灰中含有较多的蓝色，说明图像稍微偏蓝色。在CMYK色彩模式中读取中性灰相对来说要困难一些，从理论上来讲，同样数量的青、品红和黄产生中性灰，而实际上由于印刷油墨不纯，中性灰中青的含量必须比黄和品红多一些，具体多多少取决于中性灰是暗调、中间调还是高光，而且还与使用的油墨有关系。因此，利用灰平衡来判断CMYK色彩模式图像的色偏时，需要采集印刷的灰平衡数据。 记忆色是人们所熟悉的物体颜色在人们记忆中的主观印象，并不是我们经常说的单纯的红色、绿色和蓝色，而是与具体的物体相关，如人的肤色、草的绿色、
基于内容的图像检索方法研究现状
基于内容的图像检索方法研究现状 【摘要】本文对基于内容的图像检索方法做了较详细的总结，其中主要讨论了空间域图像检索算法，基于颜色、形状、纹理、频率域的图像检索算法，进行研究比较。 【关键词】图像检索方法；颜色图像检索算法、形状图像检索算法、纹理图像检索算法、频率域的图像检索算法 一、引言 为了解决基于文本关键字的图像检索存在的问题，基于内容的图像检索方法成为图像检索的研究热点。基于内容的图像检索方法就是在将图像存入图像库的同时，自动提取反映该图像内容的特征向量，并存入与图像库相连的特征库。在进行图像检索时，对每一幅给定的查询图像自动提取该图像的特征向量，通过将该图像特征向量与特征库中的特征向量进行匹配，并根据匹配结果到图像库中搜索，就可提取出与所查询图像最相似的图像。 二、空间域图像检索算法 随着基于内容图像检索算法为人们所逐渐重视，空间（像素）域图像检索算法被广泛研究。所谓空间域图像检索是指直接在数字图像矩阵上提取图像特征，对图像进行相似性匹配，提取特征为颜色，形状和纹理信息。 2.1基于颜色的图像检索方法 颜色具有一定的稳定性，是图像最直观而明显的特征，因此成为检索中最常用的视觉特征。基于颜色的图像特征一般采用直方图来描述，其算法基本上都是以颜色直方图相交算法为基础而设计。用色彩特征进行图像检索可以追溯到Swain和Ballard提出的色彩直方图的方法。主要可以分为两类：全局色彩特征索引和局部色彩特征索引。 1、全局色彩特征索引 全局色彩特征索引方法目前采用最多的是色彩直方图的方法。Pass等人提出以图像的色彩聚合矢量CCV来作为图像的索引，它是图像直方图的一种演变。Stricker和Orengo提出了累计色彩直方图方法，并提出了色彩矩的方法，认为色彩信息集中在图像色彩的低阶矩中。他们对每种色彩分量的一阶、二阶和三阶矩进行统计。Rickman和Stonham提出了色彩元组直方图的方法，将一幅图像中的所有色彩用一些色彩元组来表示，这些色彩元组特征形成了一个特征编码簿，然后对一幅图像中特定位置的n个采样点所对应的色彩元组的特征值在特征编码簿中出现概率进行统计，就形成了一个色彩元组的直方图。
彩色图像分割-RGB模型
成绩评定表学生姓名班级学号 专业电子信息工 程课程设计题目彩色图像分割程序设 计——RGB模型 评 语 组长签字： 成绩 日期201年月日
课程设计任务书 学院信息科学与工程专业电子信息工程 学生姓名班级学号 课程设计题目彩色图像分割程序设计——RGB模型 实践教学要求与任务： 本次课程设计中，主要任务是实现基于RGB模型的彩色图像分割的程序设计，对给定的彩色图像的颜色，使用RGB颜色模型，来对其进处理。 并且设计MATLAB程序，使其能完成输入图像便自动使用RGB 模型来进行图像分割。 工作计划与进度安排： 第一阶段（1-2天）：熟悉matlab编程环境，查阅相关资料； 第二阶段（2-3天）：算法设计； 第三阶段（2-3天）：编码与调试； 第四阶段（1-2天）：实验与分析； 第五阶段（1-2天）：编写文档。 指导教师： 201年月日专业负责人： 201年月日 学院教学副院长： 201年月日
Matlab是当今最优秀的科技应用软件之一，它一强大的科学计算与可视化功能，简单易用，开放式可扩展环境，特别是所附带的30多种面向不同领域工具箱支持，使得它在许多科学领域中成为计算机辅助设计与分析，算法研究和应用开发的基本工具盒首选平台在图像处理中，Matlab也得到了广泛的应用，例如图像变换，设计FIR滤波器，图像增强，四叉树分解，边缘检测，小波分析等等。不同的颜色空间在描述图像的颜色时侧重点不同。如RGB（红、绿、蓝三原色）颜色空间适用于彩色监视器和彩色摄象机，HSI（色调、饱和度、亮度）更符合人描述和解释颜色的方式（或称为HSV，色调、饱和度、亮度），CMY（青、深红、黄）、CMYK（青、深红、黄、黑）主要针对彩色打印机、复印机等，YIQ （亮度、色差、色差）是用于NTSC规定的电视系统格式，YUV（亮度、色差、色差）是用于PAL规定的电视系统格式，YCbCr（亮度单一要素、蓝色与参考值的差值、红色与参考值的差值）在数字影像中广泛应用。 彩色图像的处理有时需要将图像数据在不同的颜色空间中表示，因此，图像的颜色空间之间的转换成为一项有意义的工作。其中RGB在颜色空间转换中其关键作用，是各个空间转换的桥梁。Matlab中的颜色空间转换只涉及到了RGB、HSV、YCbCr、YIQ等，没有包含lαβ和其它颜色空间的转换。 关键字：Matlab；图像处理；RGB
显示器颜色校正(实用版)
显示器颜色校正（实用版） 我是一名景观设计工作者，色彩对于我来讲则是最敏感的，在通常工作中，我时常会遇到在自己电脑上调整的图纸和在客户电脑上看到的相差很大，更离谱的是我自己电脑调整好的和打印输出时候的色调与明暗度的差距。这个问题，应该多数设计师都会遇到吧，因此本人找了很多资料以及图片，最后主要问题还是显示器的问题，下面是显示器颜色校正方法及图片（因为显卡都不一样，会有一定的差距哦）。 一、校正前的准备工作： 1.为了得到最好的校准效果，尽量使用最新版的Adobe Gamma(比如Photoshop cs中附带的)。 2.要确保显示器开机预热半个小时以上，使它处于稳定的工作状态。 3.显示器周围的环境光线始终保持一致。灯及灯的位置不要改变，太亮或太暗都不合适，最好的光线是稍稍偏暗，并且尽可能减少屏幕对环境光线的反射。 4.去掉显示器的桌面背景，因为漂亮的桌面会影响你在接下来的校正过程中对色彩的准确感知。并将桌面颜色设置成中性的灰色。以WindowsXP系统为例，右击桌面选择“属性”打开“显示属性”对话框，点选“外观”选项卡，单击其中的“高级”按钮，弹出“高级外观”窗口，单击其中的“颜色”按钮，在弹出的“颜色”窗口中修改红绿蓝三种颜色的值为128。 5.显示器的颜色数量应该设置成24位或32位真彩色。通过“显示属性”窗口中“设置”选项里的“颜色质量”设置。 二、校正方法一 1、点击：开始→设置→控制面扳→Adobe Gamma（通过安装程序安装的Photoshop 都会有本程序）。在弹出的对话框中选择控制扳模式（向导模式也行，凭个人爱好）。（如果没有Adobe Gamma,就直接下载一个Gamma) 2、看说明文件是不是：sRGB IEC61966-2.1（版本可不管），如不是，点击“加载”按扭在打开屏幕描述文件中找到：sRGB Color Space Profile 文件，选中后点击“打开”。sRGB IEC61966-2.1就加载上了。
基于颜色特征的图像检索算法的实现
目录 摘要 (1) 关键字 (1) 1绪论 (1) 1.1 基于内容的图像检索的概念 (1) 1.2 基于内容的图像检索的发展历史 (1) 1.3 基于内容的图像检索的特点和主要应用 (1) 1.4 基于内容的图像检索的关键技术 (2) 1.5 国内外研究现状 (3) 1.5.1 国外研究现状 (3) 1.5.2 国内研究现状 (4) 2 基于颜色特征的图像检索方法 (4) 2.1 颜色度量体系 (4) 2.2 颜色空间 (5) 2.2.1 RGB颜色空间 (5) 2.2.2 HSV颜色空间 (5) 2.2.3 CMY颜色空间 (6) 3 颜色特征的表达 (7) 3.1 颜色直方图 (7) 3.2 累加直方图 (8) 4 图像特征的相似性匹配 (9) 4.1 距离度量方法 (9) 4.2直方图的交集的方法 (9) 4.3 欧式距离法 (9) 5 图像检索算法实现 (10) 5.1程序开发运行环境 (10) 5.2 程序检索逻辑 (10) 5.3 算法具体实现 (11) 5.4 实例演示 (14) 6 全文总结与展望 (15) 6.1 全文总结 (15) 6.2 展望 (15) 致谢 (15) 参考文献 (16) 英文摘要 (16)
基于颜色特征的图像检索算法的实现 摘要：文章介绍了一种基于颜色特征的图像检索技术的算法并给出了程序实现。首先介绍了基于内容的图像检索技术、发展历史及基于内容的图像检索技术的特点和主要应用，并在此基础上探讨了该领域所用到的一些关键技术。文章着重探讨了图像的颜色空间、图像特征提取及图像相似性度量等内容，并利用matlab技术实现了一个简单图像检索的程序。文章最后则对当前基于内容图像检索技术研究热点和今后的发展方向进行简单的阐述。 关键字：基于内容的图像检索；颜色特征；颜色直方图；相似度度量方法 1 绪论 1.1 基于内容的图像检索的概念 基于内容的图像检索[1]（Content Based Image Retrieval, CBIR）是一项从图像数据库中找出与检索式内容相似的图像的检索技术。它利用从图像中自动抽取出来的底层特征，如颜色、纹理、轮廓和形状等特征，进行计算和比较，检索出符合用户需求的结果图像集。目前图像检索系统技术实现的基础是对底层特征信息的计算和比较，也即是“视觉相似”。 1.2 基于内容的图像检索的发展历史 图像检索技术的发展[2]可以分为两个阶段，第一阶段始于70年代，当时的图像检索是通过人工的标注来实现的，随着计算机技术和通信网技术的发展，特别是因特网的快速发展，图像数据的容量越来越大了，这种“以关键字找图”的方法越来越不适应检索技术的发展了。由于图像内容的丰富内涵以及人们对图像内容进行抽象时的主观性不同的人对同一幅图像有不同的理解，这就引入了主观多义，不利于检索。为了克服文本标注检索的弊端，90年代研究者提出了基于内容的图像检索，其方法是:根据图像的颜色特征、纹理特征、形状特征以及空间关系等作为索引，计算查询图像和目标图像之间的相似距离，然后按相似度匹配进行检索，这种技术很大程度地利用了人们的视觉客观特性，避免不同人对图像主观理解的不同而达不到理想的搜索效果。从研究方向的层面来看，基于内容的图像检索可分为三层：第一层是根据图像的底层特性来进行检索，如颜色、纹理，形状等等，涉及图像信息处理、图像分析和相似性匹配技术；第二层是基于图像对象语义，如图像中实体及实体之间的拓扑关系的检索，对象级检索技术建立在下层特征基础上，并引入了对象模型库、对象识别和人工智能等图像理解技术；第三层是基于图像的抽象属性如行为语义，情感语义和场景语义的推理学习来进行检索。需要用到知识库和更加有效的人工智能和神经网络技术。这三个层次由低到高，与人的认知接近，下一个层次通常包含了比上一个层次更高级的语义，更高层的语义往往通过较低层的语义推理获得。尽管经过了多年的研究，较为成熟的基于内容的图像检索技术目前仍处于底层水平，由于底层研究是上层研究的基础，为了给上层建立准确、有效的图像特征提取方法，底层的研究仍在不断的发展。 1.3 基于内容的图像检索的特点和主要应用 基于内容的图像检索技术有以下特点[3]： 一是它突破了传统的基于表达式检索的局限，从媒体内容中提取信息线索。
图像检索
所谓bag of word认为 文档就是一个词的集合，忽略任何语法或者出现顺序关系。 摘要 本文描述一种物体和影像搜索方法,即搜索并将用户在一个影像中看到的大致图像的所有点局部化。物体是由一系列视觉不变的区域点来代表的，所以即使在视角、光照和空间闭合上发生了改变，图像还是能够被成功辨别出来。在某一个视觉内的图像的局部连续性被用于追踪某些区域点，以便排除易变的区域点和减少在描述过程中噪音的影响。 该方法与文本检索的类似之处在于对被预先计算（利用矢量化）的描述点的匹配方法，和反序的文件系统以及文档排序都被使用。结果是检索是即时的，利用谷歌的方式返回一个关键电影画面或者关键点的排序列表。 下面以匹配两个标准长度的故事片来阐述这个方法。 1.介绍 我们的目标是检索出在包含了一个在位移、速度和精确度上都具有特殊性的物体的视频里面的关键电影画面和点，正如谷歌也利用位移、速度和精确度来检索包含了关键字的文本文档（网页）。该论文研究的是文本检索方法是否能够被成功应用于物体识别。 识别图像库里的一个（可识别的）物体的技术，现在已经大致成熟，但仍存在一些值得攻破的难题，因为视角和光照或者局部损坏，一个物体的视觉外观可能会非常不同，但是成功（识别）的方法现在还是存在的。一个物体通常由一系列交叉区域来表示，每个区域又由通过计算区域外观所得的一个矢量来表示。这个区域段和描述点是依据在一定视角和光照条件下设定的等级可控的空间不变性来构建的。类似的描述点被计算以供数据库里面的所有图像使用。通过描述向量的就近匹配，或者本地空间连贯性（例如邻接点、顺序或者空间布局）进行排歧，又或者全局关系（例如对极几何）来识别一个特定的物体。 例子包括[5, 6, 8, 11, 13, 12, 14, 16, 17]。 我们探索的是这类识别方法是否像文本检索那样被重铸。实际上，这要求一个单词的视觉类比，在这里我们通过矢量化描述向量提供这种类比。然而，人们将看到，现在做得更多的是与文本检索进行类比而不是在不同的向量矢量化（算法）上进行最优化。目前有很多在文献检索中已经被学习和发展了的经验教训和翻阅规则，这些值得被进一步确定是否同样能够应用于视觉检索中。 这种方法的好处是通过预计算，匹配是有效的，因此在包含任何特定物体的电影画面和视觉中，检索是无延迟的。这意味着任何出现在视频中的物体（包括多个物体的同时出现）都能够被检索出来，即使这些物体在构建对视频的描述时并没有明显的用处。然而，我们还是必须确定这些已经被矢量化了的向量是否遗漏了任何匹配，而这些匹配恰恰是使用最近邻接匹配的前一种方法能够获得的。 文本检索的回顾：文本检索系统一般采用的是一系列标准的步骤。文档首先被解析为一个个单词，然后这些单词用它们的原始词表示，比如单词“walk”、“walking”以及“walks”均被表示为“walk”。第三步，建立一个（索引中不列出的）省略词语表用来排除非常常用的单词，如“the”和“an”，这些几乎在大部分文档中都会出现，所以在一篇特定的文档中不再识别它们。那些剩下的单词则被指定一个唯一的识别符，然后每篇文档被表示为依据单词在文档中的出现频率得出的一个向量。此外用多种方法去权衡向量的构成部分（第4节将详细介绍），在谷歌的解决方案中，一个网页的权值由该网页的链接数来决定。所有以上步骤在实际检索前进行，表示文献库里面的所有文档的向量集被像一个反向文件那样组织以便帮助有效的检索。一个反向文件在结构上像一个理想的书目，反向文件中有每个单词在文库中的入口和所有文档的列表（以及单词在某一篇文档中出现的位置）。 通过计算由单词频率得到的向量来检索文本，并返回拥有最接近向量集（通过角度来测
图像分割常用算法优缺点探析
图像分割常用算法优缺点探析 摘要图像分割是数字图像处理中的重要前期过程,是一项重要的图像分割技术,是图像处理中最基本的技术之一。本文着重介绍了图像分割的常用方法及每种方法中的常用算法,并比较了各自的优缺点,提出了一些改进建议,以期为人们在相关图像数据条件下,根据不同的应用范围选择分割算法时提供依据。 关键词图像分割算法综述 一、引言 图像分割决定了图像分析的最终成败。有效合理的图像分割能够为基于内容的图像检索、对象分析等抽象出十分有用的信息,从而使得更高层的图像理解成为可能。目前图像分割仍然是一个没有得到很好解决的问题,如何提高图像分割的质量得到国内外学者的广泛关注,仍是一个研究热点。 多年来人们对图像分割提出了不同的解释和表达,通俗易懂的定义则表述为:图像分割指的是把一幅图像分割成不同的区域,这些区域在某些图像特征,如边缘、纹理、颜色、亮度等方面是一致的或相似的。 二、几种常用的图像分割算法及其优缺点 (一)大津阈值分割法。 由Otsu于1978年提出大津阈值分割法又称为最大类间方差法。它是一种自动的非参数非监督的门限选取法。该方法的基本思路是选取的t的最佳阈值应当是使得不同类间的分离性最好。它的计算方法是首先计算基于直方图而得到的各分割特征值的发生概率,并以阈值变量t将分割特征值分为两类,然后求出每一类的类内方差及类间方差,选取使得类间方差最大,类内方差最小的t作为最佳阈值。 由于该方法计算简单,在一定条件下不受图像对比度与亮度变化的影响,被认为是阈值自动选取的最优方法。该方法的缺点在于,要求得最佳阈值,需要遍历灰度范围0—(L-1)内的所有像素并计算出方差,当计算量大时效率会很低。同时,在实际图像中,由于图像本身灰度分布以及噪声干扰等因素的影响,仅利用灰度直方
彩色图像分割算法：Color Image Segmentation Based on Mean Shift and Normalized Cuts
Color Image Segmentation Based on Mean Shift and Normalized Cuts Wenbing Tao,Hai Jin,Senior Member,IEEE,and Yimin Zhang,Senior Member,IEEE Abstract—In this correspondence,we develop a novel approach that provides effective and robust segmentation of color images.By incor-porating the advantages of the mean shift(MS)segmentation and the normalized cut(Ncut)partitioning methods,the proposed method requires low computational complexity and is therefore very feasible for real-time image segmentation processing.It preprocesses an image by using the MS algorithm to form segmented regions that preserve the desirable discontinuity characteristics of the image.The segmented regions are then represented by using the graph structures,and the Ncut method is applied to perform globally optimized clustering.Because the number of the segmented regions is much smaller than that of the image pixels, the proposed method allows a low-dimensional image clustering with signi?cant reduction of the complexity compared to conventional graph-partitioning methods that are directly applied to the image pixels.In addition,the image clustering using the segmented regions,instead of the image pixels,also reduces the sensitivity to noise and results in enhanced image segmentation performance.Furthermore,to avoid some inappro-priate partitioning when considering every region as only one graph node, we develop an improved segmentation strategy using multiple child nodes for each region.The superiority of the proposed method is examined and demonstrated through a large number of experiments using color natural scene images. Index Terms—Color image segmentation,graph partitioning,mean shift (MS),normalized cut(Ncut). I.I NTRODUCTION Image segmentation is a process of dividing an image into different regions such that each region is nearly homogeneous,whereas the union of any two regions is not.It serves as a key in image analysis and pattern recognition and is a fundamental step toward low-level vision, which is signi?cant for object recognition and tracking,image re-trieval,face detection,and other computer-vision-related applications [1].Color images carry much more information than gray-level ones [24].In many pattern recognition and computer vision applications,the color information can be used to enhance the image analysis process and improve segmentation results compared to gray-scale-based ap-proaches.As a result,great efforts have been made in recent years to investigate segmentation of color images due to demanding needs. Existing image segmentation algorithms can be generally classi?ed into three major categories,i.e.,feature-space-based clustering,spa-tial segmentation,and graph-based approaches.Feature-space-based clustering approaches[12],[13]capture the global characteristics of the image through the selection and calculation of the image features, which are usually based on the color or texture.By using a speci?c distance measure that ignores the spatial information,the feature Manuscript received August3,2006;revised December10,2006.This work was supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant60603024.This paper was recommended by Associate Editor I.Bloch. W.Tao and H.Jin are with the Cluster and Grid Computing Laboratory, School of Computer Science and Technology,Huazhong University of Science and Technology,Wuhan430074,China,and also with the Service Computing Technology and System Laboratory,School of Computer Science and Technol-ogy,Huazhong University of Science and Technology,Wuhan430074,China (e-mail:wenbingtao@https://www.360docs.net/doc/a22869195.html,;hjin@https://www.360docs.net/doc/a22869195.html,). Y.Zhang is with the Center for Advanced Communications,Villanova University,Villanova,PA19085USA(e-mail:yimin.zhang@https://www.360docs.net/doc/a22869195.html,). Color versions of one or more of the?gures in this paper are available online at https://www.360docs.net/doc/a22869195.html,. Digital Object Identi?er10.1109/TSMCB.2007.902249samples are handled as vectors,and the objective is to group them into compact,but well-separated clusters[7]. Although the data clustering approaches are ef?cient in?nding salient image features,they have some serious drawbacks as well.The spatial structure and the detailed edge information of an image are not preserved,and pixels from disconnected regions of the image may be grouped together if their feature spaces overlap.Given the importance of edge information,as well as the need to preserve the spatial relation-ship between the pixels on the image plane,there is a recent tendency to handle images in the spatial domain[11],[28].The spatial segmen-tation method is also referred to as region-based when it is based on region entities.The watershed algorithm[19]is an extensively used technique for this purpose.However,it may undesirably produce a very large number of small but quasi-homogenous regions.Therefore,some merging algorithm should be applied to these regions[20],[28]. Graph-based approaches can be regarded as image perceptual grouping and organization methods based on the fusion of the feature and spatial information.In such approaches,visual group is based on several key factors such as similarity,proximity,and continuation[3], [5],[21],[25].The common theme underlying these approaches is the formation of a weighted graph,where each vertex corresponds to n image pixel or a region,and the weight of each edge connecting two pixels or two regions represents the likelihood that they belong to the same segment.The weights are usually related to the color and texture features,as well as the spatial characteristic of the corresponding pixels or regions.A graph is partitioned into multiple components that minimize some cost function of the vertices in the components and/or the boundaries between those components.So far,several graph cut-based methods have been developed for image segmentations[8], [14],[22],[23],[27],[30],[31].For example,Shi and Malik[23] proposed a general image segmentation approach based on normalized cut(Ncut)by solving an eigensystem,and Wang and Siskind[8] developed an image-partitioning approach by using a complicated graph reduction.Besides graph-based approaches,there are also some other types of image segmentation approaches that mix the feature and spatial information[4],[29]. This correspondence concerns a Ncut method in a large scale. It has been empirically shown that the Ncut method can robustly generate balanced clusters and is superior to other spectral graph-partitioning methods,such as average cut and average association[23]. The Ncut method has been applied in video summarization,scene detection[17],and cluster-based image retrieval[18].However,image segmentation approaches based on Ncut,in general,require high computation complexity and,therefore,are not suitable for real-time processing[23].An ef?cient solution to this problem is to apply the graph representation strategy on the regions that are derived by some region segmentation method.For example,Makrogiannis et al.[20] developed an image segmentation method that incorporates region-based segmentation and graph-partitioning approaches.This method ?rst produces a set of oversegmented regions from an image by using the watershed algorithm,and a graph structure is then applied to represent the relationship between these regions. Not surprisingly,the overall segmentation performance of the region-based graph-partitioning approaches is sensitive to the region segmentation results and the graph grouping strategy.The inherent oversegmentation effect of the watershed algorithm used in[20]and [28]produces a large number of small but quasi-homogenous regions, which may lead to a loss in the salient features of the overall image and,therefore,yield performance degradation in the consequent region grouping. To overcome these problems,we propose in this correspondence a novel approach that provides effective and robust image segmentation 1083-4419/$25.00?2007IEEE