图像区域生长分割算法研究

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1、图像区域生长分割算法研究摘要：图象处理技术的蓬勃发展，给越来越多的学科带来图像处理的需求。彩色图像处理这一技术是一种新兴的学科领域，这也是在以后的科学发展中占有重要地位的学科。该文介绍了当下图像分割算法的情况，参考了传统的一些图像分割方法，在区域生长，阈值分割，边缘分割，特征分割等方法的基础上，利用像素局部相似性的特征，建立了颜色直方图,对基于种子区域生长的分割算法进行分析研究，使得彩色图像的分割效果得以改善。而实验最终表明了本文中的算法对于初始种子点的选取适应性以及鲁棒性更强。关键词：图像分割种子区域生长分割算法NSP参数中图分类号:TP31文献标

2、识码:A文章编号:1674-098X(2015)06(c)-0066-02ImageSegmentationAlgorithmBasedonRegionGrowingWangIluasong(SchoolofComputerandInfonnationEngineering,Henanuniversity,KaifengHenan,475000China)Abstract：Developmentofimageprocessingtechnologymakesmoreandmoresubjectsneedimageprocessing.Colorima

3、geprocessingtechniqueisanewdiscipline,anditwilloccupyanimportsntpositioninthelaterscientificdevelopment・Inthispaper,weintroducedsomecurrentsituationofimagesegmentationalgorithm.werefertosometraditionalimagesegmentationmethods,suchasregionalgrow,thresholdsegmentation,edgesegment

4、ation,charactersegmentation.Thepartialsimilaritycharacteristicofpixelsareusedtobuildcolorhistogramandanalysisimagesegmentationalgorithmbasedonseedregiongrowingthatmakestheeffectofcolorimageisimproved.Theexperimentalresultsshowthealgorithminthispaperfortheinitialseedpointselecti

5、onofadaptabilityandmorerobust.KeyWords：ImageSegmentation；SeedRegionGrow；SegmentationAlgorithm；NeighborhoodSimilarityParameter随着各种科技的发展以及图像的应用，人们越来越关注图像的处理。如牛活中的超市和商场，为了有效的分类和管理库存，对商品进行存储编排；还有网络信息的传播管理使用数据在传输，由于设备限制需耍对数据进行压缩，这里也需要对图像和视频进行分割。计算机的发展的迅速，为人们的生活带來了便捷，同时也带动了一大批科技的突飞猛进

6、，在近代军事、科教、工程建设、工农业生产、气象预测、天文学、地理测绘以及医学等领域屮，人们更多的选择处理的方式是利用图像信息来解决改善问题，做出判断。在图像研究应用里，人们一般对图像中某些特定部分感兴趣，笔者称它为“感兴趣区域”或者“研究区域”。图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并划分感兴趣H标区域的技术和过程。现在已经有了许多各种用途的分割算法。1分割算法简介人眼能够识别很多颜色，所以在人们眼屮冇大千世界的姪紫嫣红，我们能够从一大堆物品中寻找到感兴趣的物品也得益于人眼的这一特性。但却很难在灰度图片一一譬如黑白照片中找到想要的东西

7、，因为在这些图像中，想要找的部分和整体背景很难区分开來。常用方法如表1所示。综上所述，解决彩色图像分割问题要处理好以下几个问题。(1)怎样把每个像素的全部信息解构出来，然麻运用算法将这些离散的信息整合，避免过多丢失。(2)分割色彩空间选择，不同的空间优劣不同，这里并没有一种统一的、大众化的彩色空间来处理所有的冃标图像。(3)分割算法的选择，随着时间技术的发展，发展出很多类型和效用的算法，运用哪种算法处理图像也是一个难以抉择的问题。这些问题是相互联系的，并不能一味解决某个问题而忽略另外的问题。使用者要用发展的眼光科学地同时看待这些影响，尽力选出能匹配三

8、者的最优算法。H前没有这样的算法，这就要求使用者需要在解决图像分割问题的过程屮，根据情况根据坏境影响来选出最