论文摘要
自从图像处理技术走进数字化时代,图像分割就成为图像领域一项重要的技术同时也是一项艰难的技术。许多研究人员和数学家在这个方面付出了巨大的努力,提出了许多算法,并取得了很大的进步和成果,但是目前还没有一种通用的算法处理所有的图像,而且这些方法大部分是从灰度图像分割中扩展得到的,并不适用于彩色图像分割。人们一直努力在追寻潜在的更通用,更精简,更完美的分割方法。随着因特网,电脑的普及,网速的提升以及电脑处理器(CPU)速度的提高,人们日常生活中经常需要处理海量的数字图像数据。怎样才能找到感兴趣的图像呢?图像分割作为图像检索的基础,成为人们日益关注的问题。而本文正是将彩色图像分割作为研究目标,以此为以上问题的解决提供一些帮助。本文采用的是一种基于自动种子区域生长的分割算法(SRG)来处理彩色图像。传统的SRG算法用像素作为种子进行生长,而这种方法则选取特定的区域作为种子。算法的结构如下：(1)将BMP格式的彩色图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间。(2)采用水岭算法将图像初始化过分分割为若干个区域。(3)初始的区域满足2个指定的条件,就把该区域选为种子区域。(4)进行区域生长,把图像分割成若干个区域。(5)颜色相近的和面积较小的区域进行合并。与传统的基于像素的SRG算法相比,这种方法可以得到更可靠,更准确的结果。实验结果证明有力地证明了这一点。可以把基于自动种子区域生长的算法与聚类的算法结合起来,先对彩色图像进行颜色聚类,再进行自动种子区域生长,得到的分割效果更佳。
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