彩色图像分割-RGB模型
数字图像处理_实验报告书(八)彩色图像处理
rgb=cat(3,rgb_R,rgb_G,rgb_B);figure,imshow(rgb),title('RGB彩色图像');截图：（2）编写MATLAB程序，将一彩色图像从RGB空间转换为HIS空间，并观察其效果。
如例9.2所示。
程序：rgb=imread('LenaRGB.bmp');figure,imshow(rgb);rgb1=im2double(rgb);r=rgb1(:,:,1);g=rgb1(:,:,2);b=rgb1(:,:,3);I=(r+g+b)/3figure,imshow(I);tmp1=min(min(r,g),b);tmp2=r+g+b;tmp2(tmp2==0)=eps;S=1-3.*tmp1./tmp2;figure,imshow(S);tmp1=0.5*((r-g)+(r-b));tmp2=sqrt((r-g).^2+(r-b).*(g-b));theta=acos(tmp1./(tmp2+eps));H=theta;H(b>g)=2*pi-H(b>g);H=H/(2*pi);H(S==0)=0;figure,imshow(H);截图：（3）编写MATLAB程序，将一彩色图像在RGB空间进行彩色分割，并观察其效果。
如例9.11所示。
程序：rgb=imread('LenaRGB.bmp');figure,imshow(rgb);rgb1=im2double(rgb);r=rgb1(:,:,1);figure,imshow(r);g=rgb1(:,:,2);figure,imshow(g);b=rgb1(:,:,3);figure,imshow(b);r1=r;r1_u=mean(mean(r1(:)));[m,n]=size(r1);sd1=0.0;for i=1:mfor j=1:nsd1= sd1+(r1(i,j)-r1_u)*(r1(i,j)-r1_u);endendr1_d=sqrt(sd1/(m*n));r2=zeros(size(rgb1,1),size(rgb1,2));ind=find((r>r1_u-1.25*r1_d)&(r<r1_u+1.25*r1_d));r2(ind)=1;figure,imshow(r2);截图：（4）编写MATLAB程序，将一彩色图像在向量空间进行边缘检测，并观察其效果。
基于HSI和LAB颜色空间的彩色图像分割
基于HSI和LAB颜色空间的彩色图像分割一、本文概述随着科技的发展，图像处理技术在众多领域中的应用日益广泛，如医疗影像分析、卫星遥感、机器视觉等。
在这些应用中，彩色图像分割作为图像处理的核心技术之一，其重要性不言而喻。
彩色图像分割旨在将图像中的像素划分为若干个具有相似特性的区域，从而便于后续的图像分析和理解。
本文主要探讨基于HSI（Hue, Saturation, Intensity）和LAB （Lightness, a, b）颜色空间的彩色图像分割方法。
HSI颜色空间更接近人类视觉感知，能够较好地反映颜色的本质特征，而LAB颜色空间则具有感知均匀性，能够更好地适应不同光照条件下的图像分割。
本文首先介绍HSI和LAB颜色空间的基本原理及其在彩色图像分割中的应用优势。
接着，详细阐述基于这两种颜色空间的彩色图像分割算法，包括预处理、特征提取、分割策略等关键步骤。
通过实验验证所提方法的有效性和准确性，并与现有方法进行比较分析，以展示其在彩色图像分割领域的应用潜力。
二、相关技术研究综述彩色图像分割是计算机视觉领域的一个重要任务，旨在将图像划分为多个具有相似性质的区域。
这一过程的实现依赖于颜色空间的选择和相应的分割算法。
在众多颜色空间中，HSI（色调、饱和度、强度）和LAB（亮度、a通道、b通道）因其与人类视觉感知的紧密关联而受到广泛关注。
HSI颜色空间以人类视觉系统对颜色的感知为基础，其中色调（Hue）描述了颜色的基本属性，如红色、绿色或蓝色饱和度（Saturation）表示颜色的纯度或鲜艳程度强度（Intensity）则与颜色的亮度或明暗程度相关。
这种颜色空间对于颜色分割特别有用，因为它与人类对颜色的直观感知更为接近。
LAB颜色空间则是一种基于人眼对颜色亮度和色差的感知而设计的颜色模型。
L通道表示亮度信息，而a和b通道则分别表示绿色到红色以及蓝色到黄色的色差。
LAB颜色空间的一个显著优点是它的色域比RGB更广，且其亮度通道与色度通道是分离的，这有助于在分割过程中保持颜色的一致性。
基于RGB颜色空间的彩色图像分割
基于RGB颜色空间的彩色图像分割作者：洪梦霞梁少华来源：《电脑知识与技术》2020年第34期摘要：颜色分割可用于检测身体肿瘤、从森林或海洋背景中提取野生动物的图像，或者从单一的背景图像中提取其他彩色物体，大数据时代背景下，颜色空间对于图像分析仍然非常有用，通过在RGB和HSV颜色空间可视化图像，可以看到图像颜色分布的散点图。
通过阈值分割，确定要提取的所有像素的阈值，在所有像素中获取期望的像素，得到分割后的图像。
实验结果分析，使用OpenCV基于Python中的颜色从图像中分割对象，可以达到简单、快速、可靠的目的。
关键词：颜色空间;颜色分割;阈值分割中图分类号：TP3 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2020）34-0225-03Abstract： Color segmentation can be used to detect body tumors， extract wildlife images from forest or marine background， or extract other color objects from a single background image. In the background of big data era， color space is still very useful for image analysis. By visualizing images in RGB and HSV color spaces， we can see the scatter map of image color distribution. Through threshold segmentation， the threshold of all the pixels to be extracted is determined， and the desired pixels are obtained from all pixels to obtain the segmented image. Experimental results show that using OpenCV to segment objects from images based on Python color can achieve the purpose of simple， fast and reliable.Key words： color space; color segmentation; threshold segmentation圖像分割是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并分割出感兴趣区域的过程。
数字图像处理中的颜色分割技术研究
数字图像处理中的颜色分割技术研究数字图像处理是计算机科学中的一大分支，在日常生活和工作中广泛应用。
其中，颜色分割技术是数字图像处理中的一个热门研究领域。
本文将就数字图像处理中的颜色分割技术进行探讨，着重讨论其算法原理和实际应用。
一、颜色分割技术的基本原理1、RGB模型在颜色分割技术的研究中，最基本的是RGB模型。
RGB模型是指用红、绿、蓝三种基本颜色来描绘各种颜色的方法。
在RGB模型中，每一种颜色都由三个参数表示其红、绿、蓝三个分量的强度，三个参数之和为255。
2、HSV模型HSV模型是比RGB模型更直观的颜色模型。
HSV模型将颜色描述为三个参数——色相（H）、饱和度（S）、亮度（V）。
色相是指颜色的基本属性，它由一个0~360的角度值来表示；饱和度是指颜色的纯度，也可用一个0~100的值来表示；亮度是指颜色的明暗程度，亮度值越高，颜色越接近白色。
3、颜色分割原理颜色分割是通过对图像的颜色信息进行处理，将其分割为若干个不同的颜色块，达到分离、区分、计算和显现的目的。
其基本原理是，将图像中的各种颜色按照一定的规则分类，如将若干种类似的颜色划归为同一类，或将颜色分为若干颜色区间，达到数值统计或图像分割的效果。
二、颜色分割技术的研究和应用1、基于聚类算法的颜色分割技术聚类算法是数字图像处理中广泛应用的一种图像分割算法。
在基于聚类算法的颜色分割技术中，将图像颜色作为聚类的对象，以RGB模型为例，将图像中所有的颜色点映射到三维坐标系的立方体中，相同颜色的像素点会聚集在立方体的同一区域内。
然后，将立方体分割为若干不同的小立方体，每个小立方体中都包含一些像素点。
最后，将相同的小立方体划为同一类，即可得到分割出来的颜色块。
2、基于图像分割技术的颜色分割技术基于图像分割技术的颜色分割技术是将图像分割算法与颜色分割算法相结合而形成的。
在这种方法中，首先需要进行图像分割，然后再将分割后的图像中各个像素点的颜色进行分割。
彩色图像分割方法综述_林开颜
第10卷 第1期2005年1月中国图象图形学报Journa l o f I m age and G raph ics V o.l 10,N o .1Jan .,2005收稿日期:2003-08-28;改回日期:2004-06-29第一作者简介:林开颜(1975～ ),男,先后于1998年、2001年获长春光学精密机械学院机械设计与制造专业工学学士学位、机械电子工程专业工学硕士学位,2004年获同济大学控制理论与控制工程专业博士学位,现在同济大学现代农业科学与工程研究院工作。
研究方向为智能控制理论与技术、农业计算机视觉技术等。
E -m ail :ky .li n @163.co m ;li nkai yan @yahoo .co 彩色图像分割方法综述林开颜1) 吴军辉1) 徐立鸿1),2)1)(同济大学现代农业科学与工程研究院,上海 200092) 2)(同济大学控制科学与工程系,上海 200092)摘 要 由于彩色图像提供了比灰度图像更为丰富的信息,因此彩色图像处理正受到人们越来越多的关注。
彩色图像分割是彩色图像处理的重要问题,彩色图像分割可以看成是灰度图像分割技术在各种颜色空间上的应用,为了使该领域的研究人员对当前各种彩色图像分割方法有较全面的了解,因此对各种彩色图像分割方法进行了系统论述,即先对各种颜色空间进行简单介绍,然后对直方图阈值法、特征空间聚类、基于区域的方法、边缘检测、模糊方法、神经元网络、基于物理模型方法等主要的彩色图像分割技术进行综述,并比较了它们的优缺点,通过比较发现模糊技术由于能很好地表达和处理不确定性问题,因此在彩色图像分割领域会有更广阔的应用前景。
关键词 彩色图像分割 颜色空间 直方图阈值化 边缘检测 模糊方法 神经网络中图法分类号:TP391.41 文献标识码:A 文章编号:1006-8961(2005)01-0001-10A Survey on Color I mage Seg m entati on T echni quesLI N Ka i -yan 1),WU Jun -hui 1),XU Li -hong1),2)1)(Moder n Ag ri cu lt ur a l Sci ence ＆E ng ineeri ng Instit u t e of Tong jiUn i versit y ,Shanghai 200092)2)(Con tr ol S cie nce ＆E ngineeri ng D epart men t of TongjiUn iver sity ,S hangha i 200092)Ab strac t Due to co lor i m ag e prov i d i ng mo re infor m a tion than monochro m e i m age ,co l o r i m age proce ssi ng is be i ng paid m ore and m ore atten tion .I m ag e seg m entati on is critica l to i m age proce ssi ng and pa tte rn recogniti on ,so a ll t he t ypica lapp roaches are presented and discussed in this paper .Basica ll y ,color i m age segm en t a tion techni ques are based onm onoch ro m e ones ope ra ting i n diffe rent co lor s paces .T his pape r first rev i ew ed so m e m a j o r co lor representation m ethods ,then su mm arized t he m a j o r co l o r i m age segmenta tion approaches i nc l ud i ng hist og ram thresho l ding ,cha racte ristic fea t urecl ustering ,reg ion -based approache s ,edge de t ec tion ,f uzzy technique s ,neural ne t w o rks ,physics -basedm e t hod .The me rits and dra wbacks of t he me t hods we re discussed t oo .F uzzy set theo ry p rovide s a m echanis m t o pre sen t and manipu l a t e uncer t a i n t y and a m bigu ity ,which is de sirab le for i m age p rocessi ng .So ,t he f uzzy approaches w ill have a pro m isingapp licati on i n t he color i m age seg m entati on area .K eyword s co l o r i m ag e segm en t a tion ,co l o r space ,h ist og ra mt hresho l d i ng ,edge de t ec tion ,f uzzy techniques ,neu ra l net wo rks1 引 言图像分割是图像分析和模式识别的首要问题,也是图像处理的经典难题之一,它是图像分析和模式识别系统的重要组成部分,并决定图像的最终分析质量和模式识别的判别结果。
基于RGB分量统计的可变区域彩色图像分割算法
王志 良， 晓亮 ， 高 王
摘
鲁
（ 北京科 技 大学 信 息工程 学院 ，北京 １ ０ ８ ） ００３ 要 ：为 了能够对 彩 色图像进行 高效的分 割 ， 出 了一 种可 变区域 的 图像分 割 算 法 ， 用 基 于 图像 全 局 Ｒ Ｂ 提 利 Ｇ
分量统 计信 息的活动轮 廓模 型进行 曲线演化 ， 并使 用水平 集表 示轮廓 。通 过 改 变和 缩 小 分割 区域 的 策略 ， 分 将 割过 程 分为 多个阶段进 行 。在灰度 图像 的分割 算 法的 基础 上 ， 可 变 区域 策略 拓 展 到 彩 色图像 。 实验 结 果表 将 明， 图像 中多连通 区域的 物体 能够被 准确且 快速地 分割 出来。 与现 有模 型 相 比 ， 以 自动 地 完成 工 作 而无 须人 可 工干预 ， 并且 算法 快速方 面有 明显 的改进 。 关键 词 ：图像分割 ；彩 色图像 ；可变 区域 ；活动轮 廓 ；邻域 替代 ；统 计模 型 中图分类 号 ：Ｔ ３ １ Ｐ ９ 文 献标 志码 ：Ａ 文 章编号 ：１０ — ６ ５ ２ １ ） １４ ４ — ４ ０ １３ ９ （０ ０ １— ３ １０
ｂ ｓｄ ｏ ａ ｅ ｎ ＲＧＢ ｓａ ｉｔｃ ｌｍｏ ｅ ｔ ｔｓｉ ａ ｄ ｌ
Ｗ ＡＮＧ ｉｌａ ｇ，ＧＡＯ ａ —ｉｎｇ，Ｗ ＡＮＧ ｕ Ｚｈ —ｉｎ Ｘｉ ｏｌａ Ｌ
彩色图像分割
二值、灰度形态学
二值形态学中的运算对象是集合。设A为图像集合，S为结 构元素，数学形态学运算是用S对A进行操作。需要指出，实际 上结构元素本身也是一个图像集合。对每个结构元素可以指定 一个原点，它是结构元素参与形态学运算的参考点。应注意， 原点可以包含在结构元素中，也可以不包含在结构元素中，但 运算的结果常不相同。以下用阴影代表值为1的区域，白色代表 值为0的区域，运算是对值为1的区域进行的。二值形态学中两 个最基本的运算——腐蚀与膨胀，如图所示。
基本符号和术语
1. 元素和集合
在数字图像处理的数学形态学运算中，把一幅图像称为一个 集合。对于二值图像而言，习惯上认为取值为1的点对应于景 物中心，用阴影表示，而取值为0的点构成背景，用白色表示， 这类图像的集合是直接表示的。考虑所有值为1的点的集合为 A， 则A与图像是一一对应的。对于一幅图像A，如果点a在A
y S1
O
y
x X
X○ S1 X○ S2
O S2
x
(a)
(b)
X (c)
图 (a) 结构元素S1和S2
(b) X○S1
(c) X○S2
y S1
O
y
x
S1 X
X● S1
X● S2
O S2
x
X
S1
(a)
(b)
图 (a) 结构元素S1和S2
(c)
(b) X●S1； (c) X●S2
rgb通道的原理和应用
RGB通道的原理和应用1. 背景介绍RGB（红、绿、蓝）通道是数字影像处理中常用的一种颜色模型。
这种模型以红、绿和蓝三种颜色作为基本色彩，通过组合这三种颜色的不同比例来呈现出不同的颜色。
在数字影像处理中，RGB通道被广泛应用于图像的获取、分析和处理中。
2. RGB通道的原理RGB通道的原理是基于人类视觉系统中的三种感光元件对红、绿和蓝色光的感受。
这三种感光元件分别对应于图像传感器中的红色滤光片、绿色滤光片和蓝色滤光片。
当光线照射到传感器上时，不同颜色的光会被相应的滤光片吸收，产生不同的电信号。
这些电信号经过放大和数字化处理后被转化为数字图像。
3. RGB通道的应用3.1 彩色图像生成RGB通道的一个主要应用是生成彩色图像。
通过调整不同通道的亮度和对比度，我们可以获得不同颜色的图像。
例如，增加红色通道的亮度会使得图像呈现红色调，增加绿色通道的亮度会使得图像呈现绿色调，增加蓝色通道的亮度会使得图像呈现蓝色调。
3.2 颜色调整RGB通道还可用于调整图像的颜色。
通过调整每个通道的亮度和对比度，我们可以增加或减少图像中特定颜色的强度。
通过增加红色通道的亮度，我们可以增加图像中的红色色调；通过减少蓝色通道的亮度，我们可以减少图像中的蓝色色调。
3.3 色彩增强RGB通道还可以用于增强图像的色彩。
通过增加特定通道的亮度和对比度，我们可以使得图像中的特定颜色更加鲜明。
例如，通过增加红色通道的亮度，我们可以增强图像中的红色部分。
3.4 图像分割RGB通道在图像分割中有很重要的应用。
图像分割是将图像划分为不同的区域或对象的过程。
通过分析不同通道的亮度和对比度，我们可以将图像中的不同颜色区域分割开来。
这对于图像分析和物体识别非常有帮助。
4. 总结RGB通道作为数字影像处理中常用的颜色模型，具有广泛的应用。
它的原理基于人类视觉系统中的三种感光元件对红、绿和蓝色光的感受。
通过调整不同通道的亮度和对比度，可以生成彩色图像、调整图像的颜色、增强图像的色彩以及进行图像分割等操作。
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成绩评定表课程设计任务书摘要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及可视化功能，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及分析，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、蓝色及参考值的差值、红色及参考值的差值）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目录1 设计任务及目的11.1 设计任务11.2 设计目的12 MATLAB简介13 图像处理简介23.1 图像处理技术23.2 图像处理的内容34 RGB模型简介45 设计方案55.1 传统阈值分割算法分析55.2 基于RGB颜色空间的阈值分割算法75.3 K-MEANS聚类方法86 Matlab编程实现97 程序设计108 仿真结果及分析118.1 仿真结果118.2 结果分析12结论13参考文献14彩色图像分割程序设计——RGB模型1 设计任务及目的1.1 设计任务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。
1.2 设计目的（1）综合运用相关课程中所学到的理论知识去独立完成设计课题。
（2）通过查阅手册和相关文献资料，培养独立分析和解决问题的能力。
（3）进一步熟悉Matlab运用和图像处理的知识，加深对专业知识和理论知识学习的认识和理解。
（4）学会撰写课程设计的总结报告。
（5）培养严肃认真的工作作风和严谨的科学态度。
2 MATLAB简介MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
MATLAB是matrix和laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂。
是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。
它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。
MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。
它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。
MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理及通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计及分析等领域。
[4]MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式及数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点，使MATLAB成为一个强大的数学软件。
在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++，JAVA的支持。
可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用，此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序，用户可以直接进行下载就可以用。
3 图像处理简介数字图像处理，通俗地讲是指应用计算机以及数字设备对图像进行加工处理的技术。
3.1 图像处理技术图像处理技术包括：空域处理方法和变换域处理方法。
[1](1)图像信息的获取为了在计算机上进行图像处理，必须把作为处理对象的模拟图像转换成数字图像信息。
图像信息的获取，一般包括图像的摄取、转换及数字化等几个步骤。
该部分主要由处理系统硬件实现。
(2)图像信息的存储于交换由于数字图像信息量大，且在处理过程中必须对数据进行存储和交换，为了解决大数据量及交换及传输时间的矛盾，通常除采用大容量机内存存储器进行并行传送，直接存储访问外，还必须采用外部磁盘、光盘及磁带存储方式，从而达到提高处理的目的。
该部分组要功能也由硬件完成。
(3)数字图像处理数字图像处理，即把在空间上离散的，在幅度上量化分层的数字图像，在经过一些特定数理模式的加工处理，以达到有利于人眼视觉或某种接收系统所需要的图像过程。
(4)数字图像通讯80年代以来，由于计算机技术和超大规模集成电路技术的巨大发展，推动了通讯技术（包括语言、数据、图像）的飞速发展。
因为图像通讯具有形象直观、可靠、高效率等一系列优点，尤其是数字图像通讯比模拟图像通讯更具抗干扰性，便于压缩编码处理和易于加密，因此在图像通讯工程中数字处理技术获得广泛应用。
(5)图像的输出和显示数字图像处理的最终目的是为了提供便于人眼或接收系统解释和社别图像，因此图像的输出和显示很重要。
一般图像输出的方式可分为硬拷贝，诸如照相、打印、扫描鼓等，还有所谓的软拷贝，诸如CRT监视器及各种新型的平板监视器等。
[2]3.2 图像处理的内容图像处理的内容包括：图像变换，图像增强，图像编码及压缩，图像复原，图像重建，图像识别以及图像理解。
(1)图像数字化图像数字化即图像采样和量化，是指把连续的图像信号变为离散的数字信号，以适应计算机的处理。
(2)图像编码压缩把数字化的图像数据按一定规则进行排列或运算过程，称为图像编码。
利用图像本身的内在特性，通过某种特殊的编码方式，达到减少原图像数据时空占用量的处理叫做图像压缩编码。
(3)图像变换一般指利用正交变换的性质和特点，将图像转换到变换域中进行处理，并且大部分变换都有快速算法。
(4)图像增强图像增强的目的是突出图像中所感兴趣的部分，如强化图像的高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显。
(5)图像复原图像复原是尽可能恢复图像的本来面貌，是对图像整体而言，而且在复原处理时，往往必须追求降质原因，以便“对症下药”，而增强往往是局部。
(6)图像分割将图像中包含的物体，按其灰度或几何特性分割，并进行处理分析，从中提取有效分量、数据等有用信息。
这是进一步进行图像处理如模式识别、机器视觉等技术的基础。
(7)图像分类简单地说就是在图像分割的基础上，进行判决分类。
(8)图像重建它是对一些三维物体，应用x射线、超声波等物理方法，取得物体内部结构数据，再将这些数据进行运算处理而构成物体内部某些部位的图像。
目前图像重建最成功的例子是CT技术（计算机断层扫描成像技术）、彩色超声波等。
4 RGB模型简介RGB颜色空间是最基本的色彩空间主要是面向硬件设备的，它是及人类视觉系统有着密切关系的空间模型，它通常用于显示器，打印机和其他设备，是最常见的和最常用的色彩空间。
通常，RGB空间用数据立方体模型来表示，如图3.1所示。
在图中，R，G，B这三个分量分别位于三角上，绿色,红色和黄色在其他三个角落,黑色在原点,白色的角度离原点最远的。
在这个空间中，灰度等级是沿着黑白两点之间的连线分布。
[3]图4.1 RGB 色彩空间示意图比色法则：1、通过R，G，B三种颜色可以产生任意颜色，这三种颜色组合后形成的颜色也是唯一的；2、如果两种颜色的三个分量相等，则这两种颜色是相同的，这三个分量乘以或除以相同的数得到的颜色依旧是一样的；3、各种颜色组成的混合色的亮度等于其中每个颜色亮度的总和。
RGB色彩空间适用于彩色显示，同时，R，G，B这三个分量有很高的相关性，如果强度发生变化，则这三个颜色分量也会发生相应的变化。
此外，在RGB空间不能用距离来衡量两个颜色相似性。
[9]5 设计方案5.1 传统阈值分割算法分析对于彩色图像，传统的阈值分割算法是先将彩色图像转换成灰度图像，再取一个灰度值作为阈值，逐个像素进行处理，若此像素灰度值小于等于阈值的为前景，置为黑色，若大于阈值的为背景，置为白色。
RGB三原色到灰度的转换公式为：Gray=0.30*R+0.59*G+0.11*B（5.1）在灰度值一定的情况下，此公式是三元一次方程，在笛卡尔坐标系中对应着一个平面。
设灰度值取为60，则方程为：0.30x+0.59y+0.11z=60(5.2)对应的空间平面在RGB颜色空间中的位置如图5.1所示。
[5]图5．1 灰度转换及RGB颜色空间模型对照RGB颜色空间模型看，位于此平面上的所有点，经灰度转换后，其灰度值都是60。
如果以灰度值60为阈值对彩色图像进行分割，则图像中所有颜色值位于此阈值分割平面下方的，其颜色经灰度转换后都将小于60，因此都将判定为前景；同样的，图像中所有颜色值位于此阈值分割平面上方的，将被判定为背景。
相应的判定准则是：Color=｛wBGRifwBGRf>++≤++11.059.03.011.059.03.01(5.3)考察当三原色当中的蓝色为0时的情况，如图5.2所示图5.2 蓝色为0时的阈值分割情况对应的灰度转换方程为：0.30x+0.59y=60(5.3)此平面上的点，以阈值分割线为界，上方的将被判定为背景，下方的将被判定为前景。
当红色或绿色为0时，也有相同的情况。
[8]5.2 基于RGB颜色空间的阈值分割算法考察蓝色为0时的颜色分布情况，如图5.3所示。
图5.3 蓝色为0时的颜色分布情况图5.3中，左下角为黑色，左上角为红色，右上角为黄色，右下角为绿色。
观察图4中的颜色分布情况，可以发现，接近黑色的颜色分布在左下角近似正方形的部分，而不是如图5.3中的三角形部分中，也就是说，就红、绿两原色组合成的色彩而言，将彩色图形转换为灰度图形后，有一部分色彩在彩色情况下视觉上明显不是黑色，但转换为灰度颜色后视觉上会感觉比较接近黑色。
在由红、蓝及蓝、绿甚至红、蓝、绿三原色组合成的色彩中，也都存在着同样的情况。