灰度图像分割算法的研究
图像分割 实验报告
图像分割实验报告图像分割实验报告一、引言图像分割是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它旨在将一幅图像分割成具有语义意义的不同区域。
图像分割在许多应用中发挥着关键作用，如目标检测、场景理解和医学图像处理等。
本实验旨在探索不同的图像分割方法，并对其进行比较和评估。
二、实验方法本实验选择了两种常用的图像分割方法：基于阈值的分割和基于边缘的分割。
首先，我们使用Python编程语言和OpenCV库加载图像，并对图像进行预处理，如灰度化和平滑处理。
接下来，我们将详细介绍这两种分割方法的实现步骤。
1. 基于阈值的分割基于阈值的分割是一种简单而常用的分割方法。
它通过将图像像素的灰度值与预先设定的阈值进行比较，将像素分为前景和背景两类。
具体步骤如下：（1）将彩色图像转换为灰度图像。
（2）选择一个适当的阈值，将图像中的像素分为两类。
（3）根据阈值将图像分割，并得到分割结果。
2. 基于边缘的分割基于边缘的分割方法是通过检测图像中的边缘来实现分割的。
边缘是图像中灰度变化剧烈的区域，通常表示物体的边界。
具体步骤如下：（1）将彩色图像转换为灰度图像。
（2）使用边缘检测算法（如Canny算法）检测图像中的边缘。
（3）根据边缘信息将图像分割，并得到分割结果。
三、实验结果与讨论我们选择了一张包含多个物体的彩色图像进行实验。
首先，我们使用基于阈值的分割方法对图像进行分割，选择了适当的阈值进行实验。
实验结果显示，基于阈值的分割方法能够将图像中的物体与背景分离，并得到较好的分割效果。
接下来，我们使用基于边缘的分割方法对同一张图像进行分割。
实验结果显示，基于边缘的分割方法能够准确地检测出图像中的边缘，并将图像分割成多个具有边界的区域。
与基于阈值的分割方法相比，基于边缘的分割方法能够更好地捕捉到物体的形状和边界信息。
通过对比两种分割方法的实验结果，我们发现基于边缘的分割方法相对于基于阈值的分割方法具有更好的效果。
基于边缘的分割方法能够提供更准确的物体边界信息，但也更加复杂和耗时。
otsu算法——图像分割
背景比例：
像素点总数：
前景和背景概率之和：
平均灰度值：
类间方差：
将公式（4）和（5）带入（6）可以得到等价公式：
核心代码：Histogram[data[i*srcimage.step + j]]++;//step指向每行的字节总量，date访问每个像素的值for (int i = 1; i < 255 ;i++)//从1开始遍历，寻找最合适的值{//每次遍历前需要初始化各变量w0 = 0; u0 = 0; w1 = 0; u1 = 0;for (int j = 0; j <= i; j++)//背景部分各值计算 { w0 += Histogram[j]; //背景部分像素点总数 u0 += j*Histogram[j]; //背景部分像素总灰度和 } u0 = u0 / w0; //背景像素平均灰度 w0 = w0 / number; //背景部分像素点所占比例}double varValueI = w1*w2*(u1 - u2)*(u1 - u2); //类间方差计算
算法过程：（1）设K(x,y)=f(x,y)/g(x,y)为像素点的 斜率，其中f(x,y)为点(x,y)的灰度值， g(x,y)为点(x,y)周围点的平均值。 （2）设阈值t1，t2将二维直方图分为A、B、 C三个区域。其中B区域代表前景和背 景像素点部分，而A、C代表边界点和 噪声点部分。
算法过程：（1）对于图像I(x,y),将前景与背景的分割阈值设为T。（2）将属于前景的像素点的个数占整个图像的比例设为w0，其平均灰度设为u0。（3）将属于背景的像素点的个数占整个图像的比例设为w1，其平均灰度设为u1。（4）图像的总平均灰度设为u，类间方差设为S。 假设图片的大小为M*N，图像中像素灰度值小于阈值T的像素个数记为N0，像素灰度大于阈值T的像素个数记为N1。则它们之间的关系如下。
图像处理中的图像分割算法比较分析
图像处理中的图像分割算法比较分析图像分割是图像处理中的一项重要任务，它旨在将图像划分为具有一定语义的区域。
图像分割在图像分析、计算机视觉和模式识别等领域有着广泛的应用。
随着技术的发展，越来越多的图像分割算法被提出，为了选择合适的算法进行应用，本文将对目前常用的图像分割算法进行比较分析，包括基于阈值、基于区域生长、基于边缘检测和基于深度学习的算法。
1. 基于阈值的图像分割算法基于阈值的图像分割算法是最简单和最常用的方法之一。
该方法根据像素点的灰度值与设定的阈值进行比较，将图像分割成两个或多个区域。
对于灰度较为均匀的图像，基于阈值的方法能够得到较好的分割效果。
然而，对于灰度不均匀或存在噪声的图像，这种方法的效果较差。
2. 基于区域生长的图像分割算法基于区域生长的图像分割算法是一种基于连通性的方法。
该方法从一组种子像素出发，根据一定的生长准则逐步增长区域，直到达到停止条件为止。
区域生长方法能够处理一些复杂的图像，但对于具有相似颜色或纹理特征的区域容易产生错误的连续性。
3. 基于边缘检测的图像分割算法基于边缘检测的图像分割算法把图像中的边缘看作是区域之间的分界线。
常用的边缘检测算法包括Sobel、Canny和Laplacian等。
这些算法通过检测图像中的灰度值变化或梯度变化，找到边缘的位置，并将图像分割成相应的区域。
基于边缘的方法对于边缘清晰的图像分割效果较好，但对于复杂的图像容易产生断裂或错误的边缘。
4. 基于深度学习的图像分割算法近年来，随着深度学习的兴起，基于深度学习的图像分割算法成为研究热点之一。
深度学习方法利用卷积神经网络（CNN）或全卷积网络（FCN）等模型进行端到端的图像分割。
这些方法能够学习图像中的语义信息，并输出像素级别的分割结果。
深度学习方法在许多图像分割任务上取得了显著的效果，但需要大量的标注数据和计算资源。
综上所述，不同的图像分割算法适用于不同的场景和任务需求。
基于阈值的图像分割算法简单易用，适用于灰度较均匀的图像；基于区域生长的算法能够处理复杂的图像，但容易产生错误的连续性；基于边缘检测的算法对于边缘清晰的图像效果较好；基于深度学习的算法具有较强的泛化能力，可应用于多种场景。
图像分割技术研究综述
图像分割技术研究综述随着科技的快速发展，图像分割技术作为计算机视觉领域的重要分支，已经在众多应用领域中发挥着越来越重要的作用。
本文将对图像分割技术的研究进行综述，包括其发展历程、应用领域、研究成果以及未来研究方向。
图像分割技术是指将图像按照像素或区域进行划分，从而提取出感兴趣的目标或背景的过程。
图像分割技术在信号处理、计算机视觉、机器学习等领域具有重要的应用价值。
例如，在智能交通中，图像分割技术可以用于车辆检测和跟踪；在医学图像分析中，图像分割技术可以用于病灶区域提取和诊断。
根据图像分割技术所采用的方法，可以将其大致分为以下几类：基于阈值的分割、基于区域的分割、基于边缘的分割、基于模型的分割以及基于深度学习的分割。
1、基于阈值的分割是一种简单而又常用的图像分割方法，其基本原理是通过设定一个阈值，将图像的像素值进行分类，从而将图像分割为不同的区域。
基于阈值的分割方法实现简单、运算效率高，但在处理复杂图像时，往往难以选择合适的阈值，导致分割效果不理想。
2、基于区域的分割方法是根据图像像素的灰度或颜色特征，将图像分割为不同的区域。
这类方法通常适用于均匀背景和简单目标的图像，但对于复杂背景和遮挡情况的处理效果较差。
3、基于边缘的分割方法是通过检测图像中的边缘信息，将不同区域之间的边界提取出来，从而实现图像分割。
这类方法对噪声和光照变化较为敏感，需要结合其他方法进行优化。
4、基于模型的分割方法通常是利用数学模型对图像进行拟合，从而将图像中的目标或背景分离出来。
常用的模型包括参数化模型和非参数化模型两类。
这类方法能够处理复杂的图像特征，但对模型的选择和参数调整要求较高。
5、基于深度学习的分割方法是通过训练深度神经网络，实现对图像的自动分割。
这类方法具有强大的特征学习和自适应能力，能够处理各种复杂的图像特征，但在计算复杂度和训练成本方面较高。
近年来，随着人工智能和机器学习技术的快速发展，基于深度学习的图像分割技术在学术研究和实际应用中取得了显著的成果。
基于灰度CT图像的岩石孔隙分形维数计算
基于灰度CT图像的岩石孔隙分形维数计算一、本文概述本文旨在探讨基于灰度CT图像的岩石孔隙分形维数计算方法。
随着科技的发展，计算机断层扫描（CT）技术已广泛应用于岩石孔隙结构的无损检测与分析。
灰度CT图像以其高分辨率和三维可视化特性，为岩石孔隙结构的定量研究提供了有力工具。
而分形维数作为描述复杂结构自相似性的重要参数，对于揭示岩石孔隙结构的几何特性和空间分布规律具有重要意义。
本文首先介绍了CT图像的基本原理及其在岩石孔隙结构研究中的应用，为后续研究提供了理论基础。
接着，详细阐述了分形维数的概念、计算方法及其在岩石孔隙结构分析中的应用。
在此基础上，本文提出了一种基于灰度CT图像的岩石孔隙分形维数计算方法，包括图像预处理、孔隙提取、分形维数计算等步骤，并对每一步骤进行了详细解释和说明。
通过本文的研究，不仅可以为岩石孔隙结构的定量分析提供新的方法和技术支持，还可以为油气储层评价、地下水流动模拟等领域的研究提供有益的参考。
本文的研究成果对于推动分形理论在地球科学领域的应用和发展也具有一定的理论价值和实践意义。
二、分形理论与孔隙结构分形理论，起源于20世纪70年代，由Benoit B. Mandelbrot提出并发展，它主要用来描述自然界中那些复杂且不规则的几何形态。
分形理论的核心在于，许多自然现象和物体，尽管在形态上表现出高度的复杂性，但其内部却存在一种自相似的结构特性，即在不同尺度上都具有相似的形态。
这种自相似性使得我们可以通过测量物体的一部分来获取其整体的信息。
在岩石孔隙结构的研究中，分形理论提供了一种有效的工具。
由于岩石孔隙通常具有复杂且不规则的几何形态，传统的欧几里得几何方法往往难以准确描述其结构特征。
而分形理论则可以通过计算孔隙结构的分形维数，来定量描述其复杂性和不规则性。
孔隙结构的分形维数，反映了孔隙空间分布的复杂程度和不规则程度。
分形维数越大，表明孔隙结构越复杂，孔隙空间分布越不规则；反之，分形维数越小，则表明孔隙结构越简单，孔隙空间分布越规则。
灰度质心法原理(一)
灰度质心法原理(一)灰度质心法：从概念到应用什么是灰度质心法？灰度质心法是一种在图像处理和计算机视觉领域中常用的图像分割算法。
它基于图像的灰度信息，将图像划分为若干个区域，并根据每个区域的灰度值计算出该区域的质心位置。
灰度质心的定义与计算在灰度图像中，每个像素点的灰度值表示其亮度。
灰度质心是指在一个区域内，所有像素点的灰度值与其相对应的位置的乘积之和除以区域内像素点的总灰度值之比。
换句话说，灰度质心代表了一个区域的平均灰度值所在的位置。
计算灰度质心的过程可以简化为以下三个步骤：1.遍历图像的每个像素点；2.累加每个像素点的灰度值与其坐标的乘积；3.计算所有像素点的灰度值之和。
最后，将累加的结果除以灰度值之和，即可得到灰度质心的坐标。
灰度质心法的应用领域1. 图像分割灰度质心法可用于图像分割，将图像分割为多个具有相似灰度特征的子区域。
通过计算每个子区域的灰度质心，可以获取每个区域的位置信息，从而实现对图像中不同目标的自动提取和定位。
2. 目标识别与跟踪在目标识别与跟踪领域中，灰度质心法可以帮助确定目标的位置。
通过计算目标区域的灰度质心，可以追踪目标的位置变化，并实现对目标的自动跟踪和监测。
3. 图像处理与改进灰度质心法还可以应用于图像处理和改进。
通过计算不同区域的灰度质心，可以实现图像的亮度均衡和对比度增强，从而改善图像的视觉效果。
灰度质心法的优缺点优点1.灰度质心法简单易用，计算效率高；2.灰度质心法对于大部分灰度图像能够达到较好的分割效果；3.灰度质心法具有较强的鲁棒性，能够处理一定程度上的图像噪声。
缺点1.灰度质心法对于灰度值变化较小且接近的区域容易产生误分割；2.灰度质心法对于复杂图像中的细节信息较难处理；3.灰度质心法对于光照变化较大的图像效果较差。
结语灰度质心法作为一种简单而有效的图像分割算法，在图像处理和计算机视觉领域有着广泛的应用。
它通过计算图像中每个区域的灰度质心，实现对目标的提取、定位与跟踪，并可以改善图像的视觉效果。
niblack二值化分割算法详解
niblack二值化分割算法详解Niblack二值化分割算法是一种常用的图像处理算法，用于将灰度图像转化为二值图像。
该算法基于局部阈值的概念，通过计算每个像素点周围区域的灰度均值和标准差，来确定该像素点的阈值，从而实现图像的分割。
Niblack算法的核心思想是将图像分为多个小的局部区域，然后计算每个区域的灰度均值和标准差。
根据这些统计值，可以得到每个像素点的阈值。
具体的计算公式如下：T(x, y) = μ(x, y) + k * σ(x, y)其中，T(x, y)表示像素点(x, y)的阈值，μ(x, y)表示像素点(x, y)周围区域的灰度均值，σ(x, y)表示像素点(x, y)周围区域的灰度标准差，k是一个可调节的参数，用于控制阈值的灵敏度。
在实际应用中，通常将图像分为多个大小相等的小区域，然后计算每个区域的灰度均值和标准差。
根据计算得到的阈值，将图像中的像素点进行二值化处理，即将灰度值大于阈值的像素点设为白色，灰度值小于等于阈值的像素点设为黑色。
Niblack算法的优点是简单易懂，计算速度快，适用于各种类型的图像。
然而，由于该算法是基于局部阈值的计算，对于光照不均匀或者噪声较多的图像，可能会产生较大的误差。
因此，在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的参数值，或者结合其他图像处理算法进行优化。
除了Niblack算法，还有一些其他常用的二值化分割算法，如Sauvola算法、Otsu算法等。
这些算法在具体实现上有所不同，但基本思想都是通过计算像素点周围区域的统计值来确定阈值，从而实现图像的分割。
总之，Niblack二值化分割算法是一种简单有效的图像处理算法，可以将灰度图像转化为二值图像。
通过计算每个像素点周围区域的灰度均值和标准差，来确定该像素点的阈值，从而实现图像的分割。
在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的参数值，或者结合其他图像处理算法进行优化，以达到更好的分割效果。
图像处理中的图像分割算法的准确性与效率比较
图像处理中的图像分割算法的准确性与效率比较图像分割是图像处理领域中的重要任务之一，它的目标是将图像中的不同区域划分开来，以便进一步进行图像分析、目标识别、图像重建等操作。
图像分割算法的准确性和效率是评估一个算法性能的重要指标。
本文将对几种常见的图像分割算法进行准确性和效率的比较。
一、基于阈值的图像分割算法基于阈值的图像分割算法是最简单和常用的一种方法。
它根据像素灰度值与设定的阈值进行比较，将图像分成两个或多个区域。
这种方法的准确性和效率都相对较低。
当图像具有类似灰度的不同物体时，阈值选择变得困难，并且难以处理复杂的图像背景。
二、基于区域的图像分割算法基于区域的图像分割算法是将具有相似特征的像素划分到同一个区域的方法。
常用的算法有区域生长、分水岭算法等。
这种方法通常从种子点开始，根据像素之间的相似性逐步扩展区域。
区域生长算法在处理较小的目标时准确性较高，但在处理大型目标时可能会出现过分合并的情况。
分水岭算法通过模拟水流从最低处开始填充，直到达到分水岭为止。
该算法能够处理复杂的图像背景，但在处理具有重叠目标时准确性较低。
三、基于边缘的图像分割算法基于边缘的图像分割算法通过检测物体边缘将图像分割成不同的区域。
常见的算法有Canny边缘检测、Sobel算子等。
边缘检测算法能够准确地检测物体边界，但在处理噪声较多的图像时效果较差。
四、基于聚类的图像分割算法基于聚类的图像分割算法是将图像像素划分为多个类别的方法。
常见的算法有K-means聚类算法、Mean-Shift算法等。
这种方法可以根据像素之间的相似性将图像分割成不同的区域，准确性较高。
然而，聚类算法的计算复杂度较高，处理大尺寸图像时可能效率较低。
五、基于深度学习的图像分割算法近年来，基于深度学习的图像分割算法取得了显著的进展。
使用卷积神经网络（CNN）等技术，可以对图像进行端到端的像素级别分割。
这种方法的准确性相对较高，并且能够处理复杂的图像场景。
然而，这种方法在计算复杂度和计算资源消耗方面较高，需要较大的训练集和计算设备支持。
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安徽建筑工业学院毕业设计 (论文)课题灰度图像分割算法的研究专业电气工程及其自动化班级 07城建电气3班学生姓名郑鹏学号指导教师栾庆磊2011 年 04 月 16 日摘要边缘检测是图像处理与分析中最基础的内容之一，也是至今仍没有得到圆满解决的一类问题。
图像的边缘包含了图像的位置、轮廓等特征，是图像的基本特征之一，广泛地应用于特征描述、图像分割、图像增强、模式识别等图像分析和处理中。
因此，图像边缘的检测方法，一直是图像处理与分析技术中的研究热点。
然而，至今发表的有关边缘检测的理论和方法尚存在许多不足之处，比如在检测精度和去噪方面很难达到令人满意的效果。
本次毕业设计针对边缘检测中存在的问题，在对一些传统和新兴的边缘检测方法进行归纳的基础上，围绕灰度图像的边缘检测拟开展以下创新性和探索性工作：拟研究和分析常用的图像滤波方法，拟设计一种将改进中值滤波方法，拟研究Sobel算子和Laplacian算子在边缘检测中的特点，并根据这些特点对比分析这两类算法优缺点等，给出理论研究成果和仿真实例。
关键词：灰度图像分割算子AbstractEdge detection is an image processing and analysis of one of the most basic，Is also still not been satisfactorily resolved a class of problems。
Edges of the image that contains an image of the location, contour and other characteristics, is one of the basic characteristics of the image, widely used in description, image segmentation, image enhancement, pattern recognition, image analysis and processing。
Therefore, the image edge detection methods, image processing and analysis has been the research focus in technology. However, so far published on the theory and methods of edge detection there are still many shortcomings, such as denoising in terms of detection accuracy and difficult to achieve satisfactory results。
The graduation design for edge detection, problems existing in traditional and new to some in the edge detection method based on the summarized, around gray image edge detection intends to carry out the following innovative and exploratory work: intends to study and analysis of common image filtering method, which intends to design a will improve median filtering method, Sobel operator and to study the Laplacian operator in edge detection, and according to these characteristics, characteristics of the two kinds of comparison and analysis of the advantages and disadvantages, given algorithm theory research and simulation examples。
Keywords: grayscale image segmentation operator目录第1章绪论.......................................................................第1章绪论1.1课题背景在现代的视频监控及多媒体应用技术中，常常需要检测出运动的人体或车体，并将其与背景分离。
静态图像分割技术都能应用于序列图像的目标检测。
在民用的影视制作领域，可以将拍摄目标图像和拍摄背景分开进行，再将目标提取出来完成与特定背景的合成，以达到降低拍摄成本的要求，它不要求目标的实时分割，但要求分割的精度较高。
在军事目标的识别应用中，对目标的分割技术需求也很大，但对实时性的要求较高，需要将程序安装在硬件中，因而加大了技术难度。
由于图像目标之间的遮挡和光照的不均匀等原因，经常产生阴影现象。
无论运动分割还是变化检测都会受到阴影的影响。
阴影尤其对目标分割的影响比较显著，并对后续的跟踪、识别造成负面影响，导致错误率上升，使系统的整体性能下降。
在实际应用系统中，目标总是伴随有阴影，大多数的目标必须在去除阴影后才能正确检测与分割。
人眼很容易区分目标与目标投射的阴影，但如何让计算机识别出阴影却是极具挑战性的研究难题。
图像中的阴影可以提供有关目标的位置与形状、监控场景的表面特性以及光源等方面的信息，同时由于目标投射的阴影颜色属性明显不同于场景背景，并且和目标有相同的特性，所以进行目标检测时很容易将阴影检测为目标的一部分，造成目标的合并、几何变形，甚至使目标丢失。
虽然基于统计的多峰分布背景建模方法能对反复的背景运动(如摇动的树枝)、光线的突变(如天空云层遮挡阳光)、传感器噪声等进行建模，但还是无法成功地区分场景中的目标和目标投射的阴影，这使智能监控系统无法准确判断出场景内目标的数目、形状、运动轨迹，更无法实时准确地判断此物体是安全目标还是危险目标，也不能及时报警。
本文基于上述需求，研究了影视图像的目标分割及其阴影的抑制问题。
1.2图像分割图像分割是数字图像处理中的重要前期过程，特征提取、目标识别都依赖于图像分割的质量好坏，所以图像分割决定了图像分析的最终成败。
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、亮度等是一致的或相似的。
图像分割的基本目的之一是将图像中有意义的特征或者需要应用的特征提取出来。
这些特征可以是图像中的原始特征，如物体占有区域的像素灰度值、物体轮廓曲线和纹理特征等；也可以是空间频谱或直方图特征等。
在对应于图像中某一方面或对象物的某一部分，其特征(灰度、色彩、纹理等)都是近似或相同的，但对于不同的对象物或对象物的各个部分之间，其特征就会产生相应的变化。
不同的图像类型，不同的应用要求所要提取的特征是不相同的，当然特征提取的方法也就不同，因此实际中并不存在一种普遍适应的最优方法。
1.2.1图像分割研究的意义图像分割是任何图像分析及视觉系统必不可少的组成环节，是计算机视觉研究中的一个基本且困难的问题。
困难在于图像分割本身是一个病态问题，分割的目的是为了理解，但理想的分割往往需要理解后得到的结果作为先验知识，这种病态性给问题的解决造成了很大的困难，成为阻碍计算机视觉发展的一个瓶颈问题。
但正是因为图像分割是计算机视觉的一个基本问题，分割结果对视觉系统性能的影响很大，所以图像分割始终是计算机视觉中的一个研究热点。
人类对自身视觉机理研究的不断深入以及计算机技术迅速发展将为图像分割问题的解决提供新的途径。
图像分割是由图像处理进入到图像分析的关键步骤，在图像工程中占据重要的位置。
一方面，它是目标表达的基础，对特征测量有重要的影响；另一方面，因为图像分割与基于分割的目标表达、特征提取和参数测量等能将原始图像转化为更有效更紧凑的形式，从而使得更高层次的图像分析和理解成为可能。
图像分割在实际中有着广泛的应用前景，例如在工业自动化、在线产品检测、生产过程控制、文档图像处理、遥感和生物医学图像分析、保安监视以及军事、体育、农业工程等方面。
概括来说，在各种图像应用中，只要需对图像目标进行提取、测量、跟踪等都离不开图像分割。
1.2.2颜色理论颜色是各种频率的光谱在人眼中的感知现象。
光线没有颜色，它只是某功率分布，而颜色则是人对这种功率分布的心理响应。
人类所感知到的物体颜色由物体表面的光谱反射、光照和视角所决定。
对于颜色感知的研究是人类视觉系统的基础研究之一，与生理学、心理学以及信息科学密切相关。
颜色感知研究的目的是模拟人脑中视觉信息的表达和处理方式，设计出基于人类视觉特性的计算机视觉系统。
对于计算机视觉系统来说，颜色是物体表面的属性，因此对于图像分割和目标识别等的研究都具有非常重要的意义。
颜色空间、色彩度量以及颜色恒常性是颜色视觉研究的几个主要方面。
近年来，随着彩色设备制造技术和多媒体技术的发展，颜色在计算机视觉中应用也在不断进步。
人类视觉系统对于色差是高度敏感的，颜色感知系统可以区分上万种的不同颜色。
然而这一系统只能记住几种颜色，有报告说明人能记住大约11种焦点颜色，即红绿蓝黄紫橙粉棕灰白黑。
其它的颜色以这些颜色之间的粗略混合方式记忆。
颜色敏感和颜色记忆之间如此的差异是人类颜色感知最为重要的现象之一。
颜色适应、颜色记忆和颜色视觉的时空特性是人类颜色感知的要素，全面深入地理解这些要素对于计算机颜色视觉系统的研究来说是必要的。
颜色空间有多种类型的定义，在彩色图像处理中，RGB颜色空间是最基本、最常用的颜色空间。
另外还有一些在彩色电视系统中使用的颜色空间，在这一系统中选用不同颜色空间的目的就是通过降低各RGB分量之间的相关性从而减小信号传送的带宽。
降低相关性的主要方法就是计算颜色的统计独立分量构造一个正交颜色空间。
应用于不同的电视系统中一些颜色空间的颜色分量是统计上近似独立的。
基本的RGB颜色空间的一个主要缺点是不直观。
不可能直接从RGB数值估计出颜色的色度、饱和度和亮度等感知特征。
两种颜色之间的差异被称为色差，从另一角度来说，也是颜色相似性的度量。
色差度量一般可以用颜色空间内两个颜色矢量之间的欧氏距离来进行。
1.2.3图像分割研究现状目前已经提出的图像分割方法很多，总体上看，图像分割方法大致可以分为相似性分割和非连续性分割。