基于hsi空间彩色差的快速水平集分割方法
基于hsi空间彩色差的快速水平集分割方法
基于hsi空间彩色差的快速水平集分割方法新技术的发明为人类的发展提供了必要的技术支持，图像处理技术的发展也极大地改变了人类的生活。
基于HSI空间彩色差的快速水平集分割方法是一种常用的图像处理技术，它可以快速有效地提取彩色图像中的不同部分。
本文首先综述了基于HSI空间彩色差的快速水平集分割方法的原理，然后详细介绍了HSI空间彩色差法的核心步骤，提出了一种新颖的快速水平集分割框架，并分析了实验结果。
HSI空间彩色差是一种基于颜色的图像处理技术，其基本原理是根据图像中的像素的颜色来分割图像。
一般而言，彩色图像是由许多由不同颜色组成的像素组成的，而每个像素可以在HSI空间表示为一个三维向量。
因此，HSI空间彩色差法可以利用HSI空间中像素之间的色彩差异来对图像进行分割。
HSI空间彩色差法的核心步骤主要包括以下几个部分：首先，将输入的彩色图像从RGB颜色空间转换为HSI颜色空间，以获得更准确的颜色表示；其次，计算输入图像中每个像素的HSI三维向量，并生成HSI空间的特征密度图像；然后，根据HSI空间的特征密度图像，聚类计算图像中各像素的分类概率向量；最后，利用类间最大分类概率差异来进行分割，即可获得分割结果。
为了更好地展示基于HSI空间彩色差的快速水平集分割方法，本文提出了一种新颖的快速水平集分割框架，该框架根据HSI颜色模型将彩色图像转换为HSI特征图像，然后采用K-means算法进行聚类，以计算彩色图像中每个像素的分类概率向量，并利用类间最大概率差异来获得分割结果。
实验结果表明，本文提出的HSI空间彩色差快速水平集分割框架能够很好地适应彩色图像的变化，并在较短的计算时间内获得较高的分割效果，为实现彩色图像的有效分割提供了有效的技术支持。
综上所述，基于HSI空间彩色差的快速水平集分割方法无疑极大地改变了图像分割的效率，并为人们提供了更多的图像处理应用。
它不仅提供了一种有效的图像分割技术，还为大量的图像处理应用提供了有效的技术支持，从而使我们更好地实现我们的目标。
基于HSI空间和K_means方法的彩色图像分割算法
Ql ( i) 代表第 i 次迭代后属于第 l 类的特征点集
合. 式 (1) 的含义即将每个特征点赋予均值离它最
近的类.
(3) 第 i 次迭代后 ,更新每个类的均值 μl ( i +1) :
∑ μil+1
=
1 Nl
x
g
∈Q( li)来自(x)(2)
式中 , N l 是 Q l ( i) 中的特征点个数.
(3) 在低饱和区由于 S 值较小 , 比较接近灰度 区域 ,因此可以利用亮度 I 对低饱和区进行分割.
通过以上分割步骤 , 可以看出其中 H 分量和 I 分量相对来说更重要 ,是直接实施图像分割的变量 , 所以必须重点研究. 因为受光源强度变化等原因 ,同 一物体表面的 I 分量并不唯一 ,而 H 值是受物体反 射表面自身的反射率所决定 ,所以其值唯一.
2 HSI 空间中的 K2means 聚类算法
2. 1 K2means 聚类算法
在特征空间中分成 K 个聚类的常用方法是 K2
均值法. 令 x = ( x 1 , x 2 , …, x n) 为 n 维特征空间中
的一点 , g ( x ) 为 x 处特征值 ,则 K2means 聚类算法
主要有以下步骤[6 ] :
C1 = 1 - 1/ 2 - 1/ 2 G
(3)
C2
0 - 3/ 2 3/ 2 B
HSI 中各分量值计算公式如下 :
I= Y
(4)
S = C21 + C22
(5)
Arc cos ( C2/ S )
C1 ≥0
H = 2π - Arc cos ( C2/ S ) C1 < 0
(6)
HSI 模型如图 1 所示 ,圆为色调的边界 ,标注出
基于HSI颜色空间与灰度波动相结合的复杂桥梁蜂窝麻面的图像分割
基于HSI颜色空间与灰度波动相结合的复杂桥梁蜂窝麻面的图像分割作者：姚学练贺福强平安罗红万思路来源：《计算机应用》2019年第03期摘要：针对桥梁蜂窝麻面图像经常存在光照不均、多背景并存的干扰问题，提出了基于HSI颜色空间与灰度波动相结合的复杂桥梁蜂窝麻面的图像分割算法。
首先，绘制S分量灰度变化曲线;其次，搜索曲线所有潜在的波峰波谷，并求相邻波峰波谷的高度差;然后，基于灰度像素个数差分值的标准差筛选出部分高度差;最后，基于部分高度差的标准差搜索最佳阈值完成图像的阈值分割。
实验结果表明，与二维OTSU法、Niblack法、二维Tsallis熵法等几种算法相比，该算法的分割效果和实时性更好。
关键词：彩色图像;HSI空间;灰度波动;高度差;标准差;图像分割中图分类号： TP391.4文献标志码：A文章编号：1001-9081（2019）03-0882-06Abstract： As the voids and pits image of bridge often has uneven illumination and multi-background interference problems， an image segmentation algorithm for complex voids and pits of bridge was proposed based on HSI color space and gray fluctuation. Firstly， S-component gray curve was plotted and all the potential peaks and troughs of the curve were searched， then the height differences between adjacent peaks and thoughs were calculated. Secondly， partial height differences were selected based on the standard deviation of gray pixel difference value. Finally the threshold segmentation of image was finished by searching the best threshold based on the standard deviation of partial height differences. Experimental results show that the proposed algorithm has better segmentation effect and real-time performance than OTSU， Niblack and Tsallis entropy method.Key words： color image; HSI space; gray fluctuation; height difference; standard deviation; image segmentation0 引言蜂窝麻面是混凝土桥梁常见的病害。
基于HSI空间的模糊C均值彩色图像分割方法
第 28 卷 第 4 期 2009 年 8 月
本文提出一种在 HSI( Hue ,Saturation ,Intensity) 颜色空间基于模糊 C2 均值 ( Fuzzy C2Means ,FCM) 的 彩色图像分割方法. HSI 空间中的 3 个分量是相互独 立的 ,更符合人类的视觉系统 ,根据 H 分量和 I 分量 应用 FCM 聚类方法可以实现对彩色图像的有效分 割.
距离.
FCM 是通过反复迭代优化目标函数式 (2) , 即
执行如下步骤 :
1) 初始化聚类中心 V = { v1 , v2 , …, vc} ;
2) 计算隶属度矩阵
uik =
∑c dik ( x k , vi )
j =1 djk ( x k , vj )
2/ ( m- 1)
-1
k = 1 ,2 , …, n;
2π- ( H1 - H2) | H2 - H1 | ≥π, H1 ≥ H2 .
定义 3 由两个色度值 H1 和 H2 决定的间距
[ H1 , H2 ] 是色度空间中的点集.
if | H1 - H2 | ≤π
[ H1 , H2 ] = { H | H1 ≤ H ≤ H2 }
if | H1 - H2 | ≥π
95
4) 重复步骤 2) 、3) ,直至式 (3) 收敛.
2 基于 HSI 空间的彩色图像分割
2. 1 HSI 表示 H SI 颜色空间[3] 是从人的视觉系统出发 ,用色
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HSI模型的彩色图像背景减法
收稿日期:2008-10-28。
作者简介:成喜春(1978-),男,湖南湘潭人,硕士研究生,主要研究方向:计算机辅助设计; 全燕鸣(1957-),女,江西人,教授,博士生导师,主要研究方向:计算机辅助设计。
文章编号:1001-9081(2009)S1-0231-02基于HSI 模型的彩色图像背景减法成喜春,全燕鸣(华南理工大学机械与汽车工程学院,广州510641)(chengxichun@ )摘 要:提出了一种基于HSI 模型的彩色图像背景差法,充分考虑了色度(H )、饱和度(S )、亮度(I )三者之间的关系。
根据H 、S 分量与I 分量相互独立的特点,综合利用H 分量和S 分量新建背景亮度信息,根据亮度信息,采用动态阈值提取出精确的前景对象。
该算法高速有效,对噪声和光线的变化有较强的鲁棒性。
关键词:运动目标检测;HSI 颜色空间;背景差法;差分;动态阈值中图分类号:TP391 文献标志码:AColor image background d i fference ba sed on HS I m odelCHE NG Xi 2chun,QUAN Yan 2m ing(College of M echanical and Auto m otive Engineering,South China U niversity of Technology,Guangzhou Guangdong 510641,China )Abstract:This article p r oposed a col or i m age backgr ound difference based on the HSI (Hue 2Saturati on 2I ntensity )model,this algorith m fully considered the relati ons bet w een H,S and I .According t o H and S component was independent with I component mutually,it built a ne w backgr ound brightness inf or mati on by utilizing H and S component .According t o the lu m inance inf or mati on,the study used the dyna m ic threshold value t o withdraw the p recise p r os pect object .This algorith m has high s peed and effectiveness,and it als o has the str ong r obustness t o the noise and the change of light .Key words:moving target detecti on;HSI (Hue 2Saturati on 2I ntensity )col or s pace;backgr ound difference;differential;dyna m ic threshold0 引言运动目标检测是视频监控系统需要解决的一个关键问题,也是当前计算机视觉领域的研究热点之一。
基于HSI色彩空间与FFCM聚类的葡萄图像分割
基于HSI色彩空间与FFCM聚类的葡萄图像分割宋西平1，李国琴1，罗陆锋1，2，邹湘军2，张丛1（1．天津职业技术师范大学机械工程学院，天津300222；2．华南农业大学工程学院，广州510642）摘要：为适应农业采摘机器人对葡萄对象快速准确识别的需要，提出了基于HSI色彩空间与以直方图信息为特征的快速模糊C－均值聚类（FFCM）算法相结合的葡萄图像分割方法。
该方法以H分量作为葡萄图像聚类分割的处理数据，根据FFCM算法对灰度图像聚类分割。
试验对夏黑葡萄果实在自然光、顺光、背光照射环境下拍摄的图像进行分割。
结果表明：葡萄图像分割方法能够快速且较好地从复杂自然环境中将葡萄目标分割出来，为葡萄采摘机器人的研制提供了重要参考。
关键词：葡萄；图像分割；HSI色彩空间；直方图；快速模糊C－均值聚类中图分类号：TP391．41；S663．1文献标识码：A文章编号：1003－188X（2015）10－0040－050引言图像分割是图像分析、计算机视觉等领域的关键问题，是利用某种相似性准则，将图像中具有不同意义的部分分割成互不相交区域的过程［1］。
自然图像的复杂多变性决定了从模糊聚类的角度来考虑图像分割是比较合理的［2］。
近年来，美国、日本、荷兰、比利时等国家成功研制出农业方面的采摘机器人，将机器视觉技术引入了农业采摘机器人的领域中［3－6］，也对适用于多种采摘对象的农业采摘机器人的发展提出了迫切需要。
农业采摘机器人的作业环境相对复杂，适合于以聚类算法来确定采摘对象。
其中，模糊C －均值聚类算法（FCM）图像分割算法是一种常用的聚类算法，其基本思想是根据图像像素和聚类中心的加权相似性测度，对目标函数进行迭代优化以确定最佳聚类［7］。
其虽然可有效地进行聚类分割，但由于样本数据量大，会增加迭代次数，且其给定的参数值不一定为最优值，导致无法达到快速、准确聚类分割，给农业采摘机器人的快速准确识别带来一定的困难。
因此，对于彩色图像的分割，从色彩空间中寻找适用于分割问题的颜色模型，成为近年的研究热点。
基于S-CIELAB空间的彩色图像分割
基于S-CIELAB空间的彩色图像分割李光;王朝英;侯志强【摘要】提出一种基于S-CIELAB颜色空间的彩色图像分割算法.在人类视觉彩色传递模型的基础上,将原始的RGB图像转换到S-CIELAB空间,运用均值漂移算法对图像进行分割.实验结果表明,该算法能模拟人类视觉模糊特性,得到与人类视觉非常接近的分割结果.对于被高斯噪声严重污染的彩色图像,该算法也能有效地进行分割.【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2010(036)004【总页数】2页(P198-199)【关键词】彩色图像分割;模式-彩色分离模型;颜色空间;均值漂移算法【作者】李光;王朝英;侯志强【作者单位】空军工程大学电讯工程学院,西安,710077;空军工程大学电讯工程学院,西安,710077;空军工程大学电讯工程学院,西安,710077【正文语种】中文【中图分类】TP3911 概述图像分割是图像分析与理解过程中一个最基本的处理步骤，其目的是将图像划分为多个互不重叠的区域，每个区域内的像素具有相似或一致的性质，并且相邻区域不具有类似性质。
由于图像分割实现了对图像中人们感兴趣区域的分离，使得目标特征和参数的提取成为可能，因此多年来它一直是人们高度重视的研究领域[1]。
然而，现有算法还存在一些重要的问题有待解决[2]。
传统分割算法很少考虑人眼的视觉模糊机制，当处理有空间频率变化的图像时，如mosaic或半色调图像，传统算法的效果就很差。
而且，分割算法的性能在很大程度上依赖于颜色空间的选择，在大量的颜色模型中，如RGB, YUV, HIS, Lab, Luv，哪个空间最适合用来进行图像分割还没有一个明确的标准。
人类视觉系统具有优良的彩色图像分割性能，在实际应用中对彩色图像分割的最终结果也是由人眼主观判定的。
文献[3]用颜色的非对称匹配方法研究人眼的彩色传递特性，在一系列生理实验的基础上，提出了模式-彩色分离(patterncolor separable)模型，该模型是目前较为完整的人眼彩色视觉模型。
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基于hsi空间彩色差的快速水平集分割方法在图像分割领域，很多研究者使用不同的算法来提高图像分割的准确度和效率。
水平集分割（Horizontal Segmentation）技术是一
种有效的分割技术，它能够根据像素的垂直灰度梯度来快速分割图像。
但是，传统的水平集分割方法很难应用于彩色图像，因为其灰度变化不明显。
因此，为了在彩色图像上实现高效的分割，研究者提出了基于HSI空间彩色差的快速水平集分割（Fast HSI-Based Horizontal Segmentation）方法。
HSI空间是一种颜色空间，它是根据空间位置，像素灰度和色度变化组成的RGB空间，其把图像颜色分解为色彩（hue），饱和度（saturation）和亮度（intensity）三个因素。
随着HSI颜色空间
的不断发展，研究人员开始开发基于该空间的图像处理算法，以解决图像分割等计算机视觉问题。
基于HSI空间彩色差的快速水平集分割方法将像素的颜色分为
两个类别：一个类的颜色是彩色的，一个类的颜色是灰度的。
利用这种分类，基于HSI空间彩色差的快速水平集分割方法能够利用HSI空间的彩色差来检测图像的水平线。
根据检测的水平线，可以实现快速的图像分割。
基于HSI空间彩色差的快速水平集分割法的具体实现步骤如下：首先，将图像转换为HSI空间，然后，对每个像素的HSI空间进行彩色差分析，以检测图像的水平线。
最后，通过检测的水平线实现快速的图像分割。
与传统的水平集分割方法相比，基于HSI空间彩色差的快速水平集分割方法具有若干优点：首先，它可以提高图像分割的准确性，可以帮助更好地提取图像轮廓；其次，它可以有效减少图像分割消耗的时间，更快地实现分割；最后，它可以有效应用于彩色图像，从而更好地提取特征。
因此，基于HSI空间彩色差的快速水平集分割方法是一种有效的图像分割方法，它可以提高图像分割的准确性和效率，有效地处理彩色图像，并减少分割消耗的时间。
另外，在实现该方法时，还可以结合其他图像分割算法，如K-Means聚类算法，以进一步提高图像分割的性能。
总之，基于HSI空间彩色差的快速水平集分割方法是一种高度有效的图像分割技术，它可以有效地处理彩色图像，并减少分割消耗的时间，从而提高图像分割的准确性和效率。