【图像算法】彩色图像分割专题九：基于KCM的彩色分割
基于K-均值算法的植物彩色图像分割
第２ ４卷 第 ６期
Ｖｏ ． ４ Ｎｏ ６ １２ ．
重庆工商大学学报（ 自然科学版）
Ｊ ｈｎｑ ｇ ｅｈｏ Ｂｓ ｅｓ ｎ ． Ｎ ｔｃ Ｅ ） ｏｇｉ ｅｎｌ ｕｉ ｓＵ ｉ （ ａ Ｓｉ ｄ Ｃ ｎＴ ｎ ｖ
２０ ０ ７年 ｌ ２月
Ｓｅ３ 更 新簇 的 中心 ， ｔｐ ： 即重新 计 算每 个簇 中对 象 的 中心 ； Ｓｅ４ 转 Ｓｅ２ 直到 准则 函数 收敛 。 ｔ ： ｔｐ ， ｐ
一
般 来说 ， 采用 平方 误 差准则 ， 定 义如 下 ： 其
Ｅ＝ ∑ ∑ Ｉ — ｍＩ Ｐ
一 ｉ
＝
１ 一 Ｃ ｐ ￣ 一
应 用 一 值算 法分类 后分 割 出的对 象 区域 由于 噪声 、 照 等原 因产 生错误 分类 。为 此 ， 要对 这 些 均 光 需 区域进 行进 一步 处理 ， 从而 得到 完整 的对象 区域 。
２ ５ 实验 的结 果 ．
将彩色植物图像每个频道的灰度值作 为 一 均值算法 的输人 ， 对初始簇 中心采用随机抽样 预聚类。 通过多次重复的方式 ， 进行多次随机取样 ， 多次迭代 ， 从而能够较好地得到聚类 中心。
目（ Ｂ １ ０ 。 Ｊ ０ ２ ）
作者 简介 ： 李小林 （ ９５一） 女 ， １７ ， 陕西 吴堡人 ， 硕士 ， 讲师 ， 从事计算机视觉研究 。
维普资讯
５４ ５
重庆工商大 学学报 （ 自然科学版）
第２ ４卷
２ １ Ｋ值 的确定 ．
割， 分割 结果 可 以为基 于 区域方 法 的植 物识别 技 术提 供 基础 。
１
一均值算法
Ｋ一平均 算 法是典 型 的聚类 划 分方 法 ， 算 法 的步骤 如 下 ： 其
基于matlab的彩色图像皮肤区域分割及人脸检测
基于matlab的彩色图像皮肤区域分割及人脸检测目录第一章引言 (1)第二章算法理论与实现原理 (1)2.1肤色分割理论 (1)2.2常见肤色模型比较 (2)2.2.1 区域模型 (2)2.2.2简单高斯模型 (2)2.2.3 混合高斯模型 (2)2.2.4 直方图模型 (3)2.3常见色彩空间比较 (3)2.3.1RGB .........................................................32.3.2HSV...........................................................42.3.3YcbCr........................................................4 第三章系统设计 (7)3.1建立肤色模型 (7)3.2肤色分割步骤 (8)第四章参考文献 (12)第五章心得体会 (12)第一章引言近年来,随着人工智能的快速发展，人脸识别技术逐渐成为模式识别与计算机视觉领域的一个研究热点，可用于身份认证、人员监视、图像数据库检索以及目标跟踪等场合。
第 1 页共 16 页人脸识别(Face Recognition)是将输入的人脸图像与系统已知人脸库中的模型进行比较,以确定是否存在相匹配的人脸，而人脸检测( Face Detection) 是指在输入图像中确定所存在的人脸的位置与大小，所以快速有效的人脸检测则显得至关重要，是实现人脸识别的前提和基础。
人脸检测系统要求实现对输入的可能包含人脸的图像进行处理,并输出图像中是否存在人脸以及人脸的数目、位置、尺度、位姿等参数信息。
传统的人脸检测方法大多是在亮度空间内进行,利用灰度的变化做多尺度空间的全搜索,计算量非常大、效率极低,而在人脸区域中,肤色一定是占主导地位的像素色彩值，虽然肤色因人而异,但经过研究可以发现肤色在色彩空间中的一定范围内是呈聚类特性的,特别是在排除了光照亮度和在经过变换的色彩空间中，利用肤色这一特征可以排除掉在灰度图像中的非皮肤区域，这对人脸检测起到了积极的作用。
ai分色方法
ai分色方法AI分色方法引言随着人工智能技术的发展，越来越多的应用场景需要利用AI对图像进行分色处理。
分色方法是一种将图像中的像素根据颜色进行分类的技术。
本文将介绍几种常见的AI分色方法。
方法一：K-means聚类分色K-means聚类是一种常见的无监督学习方法，适用于将图像像素进行聚类分析。
该方法的思想是通过将图像中的像素分为K个类别，使得每个像素到该类别的中心距离最小。
K-means聚类可以用于图像分色，将图像像素按照颜色特征进行分类，实现图像的分色处理。
方法二：深度学习分色深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，在图像分析领域取得了重大突破。
利用深度学习进行分色处理可以通过训练一个神经网络模型，使其学习到图像的颜色信息，从而实现准确的分色效果。
深度学习分色方法可以应用于各种图像分色任务，如人像分色、风景分色等。
方法三：基于颜色空间的分色颜色空间是一种用于描述和表示颜色的数学模型。
常见的颜色空间有RGB、HSV、Lab等。
基于颜色空间的分色方法是将图像从一个颜色空间转换到另一个颜色空间，然后对新的颜色空间进行处理。
这种方法可以有效地调整图像的颜色饱和度、对比度等属性，从而实现分色效果。
方法四：条件随机场分色条件随机场是一种概率图模型，可以描述一组随机变量之间的依赖关系。
条件随机场分色方法是将图像的颜色分为多个标签，然后通过条件随机场模型对标签之间的关系进行建模。
这种方法可以利用像素的空间关系和颜色相似性来推断图像的分色结果，实现准确的分色效果。
总结本文介绍了几种常见的AI分色方法，包括K-means聚类、深度学习、基于颜色空间的分色和条件随机场分色。
不同的方法适用于不同的图像分色任务，开发者可以根据具体需求选择合适的方法。
随着AI 技术的进一步发展，相信分色方法将在各种应用场景中发挥越来越重要的作用。
颜色分割方法
颜色分割方法
颜色分割是图像处理中的一种方法，用于将图像中的不同颜色区域分隔开。
以下是一些常见的颜色分割方法：
阈值分割：将图像的每个像素与一个或多个预定义的颜色阈值进行比较，根据比较结果将像素分类为不同的颜色区域。
基于颜色空间的分割：将图像从RGB颜色空间转换为其他颜色空间（如HSV、Lab），然后根据新颜色空间的特性进行分割。
K均值聚类：将图像中的像素分成K个簇，每个簇代表一个颜色区域。
这是一种无监督学习方法，适用于没有明确颜色标签的图像。
区域生长：从种子像素开始，逐步合并相邻的像素，合并规则通常基于像素之间的颜色相似性。
图割（Graph Cut）：将图像表示为图，通过最小化或最大化割边的方式实现分割。
这在处理具有复杂颜色分布的图像时很有效。
分水岭算法：基于图像的梯度信息，将图像看作地形地貌，通过水流模拟来找到图像中不同颜色的分割。
这些方法可以单独使用，也可以结合使用，具体选择取决于图像的特性和应用需求。
在实践中，通常需要根据具体情况调整参数或采用适用于特定场景的算法。
1。
基于小波变换和KFCM的彩色图像分割
基于小波变换和KFCM的彩色图像分割
李志梅;肖德贵;王丽丽
【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2009(035)019
【摘要】提出一种将小波变换和核模糊C均值聚类算法相结合的快速彩色图像分割算法.利用小波变换的多分辨率特性,在分辨率最大尺度上的LL子带进行均值漂移聚类,快速获得初始粗分割结果,在其基础上进行模糊核聚类分割,将上一层的结果用于下一层的初始化,重复至最低分辨率后用最小分类器对原始图像进行最终分割.实验结果证明,该算法分割速度快,对自然彩色图像的分割结果优于模糊C均值算法和均值漂移算法.
【总页数】3页(P203-205)
【作者】李志梅;肖德贵;王丽丽
【作者单位】桂林航天工业高等专科学校计算机系,桂林,541004;湖南大学计算机与通信学院,长沙,410082;湖南大学计算机与通信学院,长沙,410082;桂林航天工业高等专科学校计算机系,桂林,541004
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.基于小波变换的针叶苗木彩色图像分割 [J], 孙业明;关山;牛海波
2.基于聚类和小波变换的彩色图像分割方法 [J], 李景兰;刘怀强
3.基于去降Mallat离散小波变换的彩色图像分割 [J], 刘昌进;郭立;朱俊株;徐雯
4.基于Gabor小波变换的彩色图像分割 [J], 王广东;付永生
5.基于MEEMD和KFCM的风机齿轮箱故障诊断 [J], 郑坤鹏;丁云飞
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基于K-L变换和模糊集理论的彩色字符图像分割
基于K-L变换和模糊集理论的彩色字符图像分割肖劲飞;王晓宇;陈斌;孙晓刚;刘兵【摘要】根据彩色印刷字符图像的特点,在Lab颜色空间下提取a分量,将彩色图像转换为灰度图像.根据模糊逻辑和阈值分割方法将图像分为目标区域、背景区域以及模糊区域.用K-L变换组合邻域的区域隶属信息和灰度信息,将灰度域换成模糊域,在该模糊域上进行分割.经实践,该算法在工业环境中对复杂背景的彩色印刷图像可以得到较好的分割效果,其时间复杂度不高于传统的阈值分割算法,并且在分割的精确度上要优于传统的阙值分割算法.【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2010(030)009【总页数】3页(P2464-2466)【关键词】模糊逻辑;彩色印刷图像分割;阈值分割;K-L变换;模糊域【作者】肖劲飞;王晓宇;陈斌;孙晓刚;刘兵【作者单位】中国科学院,成都计算机应用研究所,成都,610041;中国科学院,成都计算机应用研究所,成都,610041;中国科学院,成都计算机应用研究所,成都,610041;中国科学院,成都计算机应用研究所,成都,610041;中国科学院,成都计算机应用研究所,成都,610041【正文语种】中文【中图分类】TP391.410 引言图像分割是图像研究和计算机视觉中重要的分支，其目的在于根据图像的若干特征将目标图像从背景图像中分割出来，是图像分析和理解的基础。
由于图像在由三维映射到二维的过程中出现信息丢失，以及人类视觉的随机性，所以图像天生就有不完备性，因而图像分割是典型的结构不良问题［1］。
在传统逻辑中对于图像的各部分归属只有0，1之分，但是因为图像的不完备性所以0，1逻辑在处理图像分割问题中出现结构不良时有很多困难。
1965年美国学者Zadeh提出模糊集合论，使 0，1 逻辑变成［0，1］连续逻辑［2］，这种逻辑方式更符合人类认知过程，在解决图像分割的不确定问题时有着广泛的应用。
现在国内外很多专家学者对于模糊集理论在图像分割上的应用有过很多研究。
基于K均值聚类分割彩色图像算法的改进
Abstrac t
Segm enting i m age into a fe w of sign ificative areas based on hum an v ision is the base of ob jects detection and pattern recogni
tion . I mages are analysed by m eans o f K-m eans cluster ing a lgo rithm on the i m pact on c lustering effec t i m posed by i m ages space , co lour and tex ture features . M eanw hile , th is paper presents a m odifica tion me thod aga inst over -seg m enting defect the K-m eans a lgor ithm has, in it the i ma ges are first segm en ted based on the features of space , co lour and texture , and then are me rged based on hue and tex ture fea tures , in th is w ay the over -segm enta tion prob le m incurred by K-means c luste ring is reso lved . Du ring the area me rg ing process , the m odification function is intro duced so that the spots in i m ages caused by the ligh tness var ia tion in scene are suppressed . Experi m enta l results show that the proposed c luste ring m ethod has conspicuous i m prove m en t on i m age seg m entation effect . K eywords Co m prehensive features K-m eans c lustering I m age segm en tation I m age m erger
基于颜色和纹理特征聚类的彩色图像分割
基于颜色和纹理特征聚类的彩色图像分割
赵蕾;刘本永
【期刊名称】《智能计算机与应用》
【年(卷),期】2024(14)4
【摘要】针对传统彩色图像分割算法在轮廓模糊和纹理丰富区域分割效果差的缺点,本文提出基于颜色和纹理特征聚类的彩色图像分割算法。
首先,采用基于图的图像分割算法多次分割图像,以得到多组超像素块;其次,提取超像素块的颜色特征和纹理特征,将其融合为一个特征向量,并使用k-means聚类对每组超像素块的特征向量聚类,以获得多组分割结果;最后,使用线性组合的方法融合多组分割结果,得到最终的分割图像。
在公开数据集BSD500上与经典聚类算法SFFCM、AFCF相比较,实验结果表明本算法优于这些经典算法。
【总页数】4页(P251-254)
【作者】赵蕾;刘本永
【作者单位】贵州大学大数据与信息工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
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