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      基于云模型的彩色圖像分割方法

      2014-09-17 14:18:39姚紅丁莎
      電腦知識與技術(shù) 2014年22期
      關(guān)鍵詞:彩色圖像顏色概念

      姚紅 丁莎

      摘要:以云模型理論為基礎(chǔ)分析彩色圖像分割概念,研究已有的彩色圖像分割方法,并與云模型相結(jié)合,提出基于云模型的彩色圖像分割方法。該方法在HSV顏色空間對彩色圖像進行非均勻量化,并尋找量化后圖像的基本直方圖,最后通過云模型的“3En規(guī)則”對圖像進行前景/背景分割。通過與K均值算法、IS-RSC算法進行比較,實驗結(jié)果表明了該方法對彩色圖像分割的有效性。

      關(guān)鍵詞:云模型;直方圖;顏色空間;3En規(guī)則;彩色圖像分割

      中圖分類號:TP393 文獻標識碼:A 文章編號:1009-3044(2014)22-5297-04

      人類視覺認知過程大概分為3個步驟[1-2]:①人眼光學(xué)系統(tǒng)在眼底形成客觀物體的物像;②視網(wǎng)膜將物像反射的光能經(jīng)過初步加工并傳入大腦;③大腦將接收到的信息根據(jù)主體現(xiàn)有的認知經(jīng)驗、知識學(xué)習(xí)程度、偏好興趣、客觀環(huán)境等不確定性因素進行進一步處理并形成認知結(jié)果。前兩個步驟屬于低層次的圖像認知處理范疇,更大程度上屬于神經(jīng)生理學(xué)和生物物理學(xué)的研究內(nèi)容。因此,該文把第三個步驟作為研究重點,在以往研究成果的基礎(chǔ)上充分考慮人類認知組織特性在圖像分割中的作用,首先,利用更具穩(wěn)定性的基于樣本劃分的多步逆向云變換算法[3]對圖像信息進行初始概念的提??;然后,依據(jù)人類認知的組織特性(鄰接性、相似性、連續(xù)性),結(jié)合圖像區(qū)域分割方法,定義一種概念合并準則,利用“和”進行概念躍升,從而得到符合人類認知特點的云概念;最后,利用云模型的“3En”規(guī)則對灰度圖像、彩色圖像及目標邊界不分明的圖像進行前景/背景分割。實驗結(jié)果表明該方法能獲得更好的分割結(jié)果,并能有效地提取出目標邊界不分明的圖像中的過渡區(qū)域。該方法的提出既對雙向認知變換的正確性及有效性進行了驗證,又為圖像處理的研究提供了新的方法。

      1 相關(guān)概念

      1.1 云模型簡介

      1995年,我國科學(xué)家李德毅院士提出了一種定性概念與其定量表示之間的不確定性轉(zhuǎn)換的模型—云模型[4]C(Ex,En,He),該模型被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘、圖像分割等領(lǐng)域。

      定義1. (云模型[4]) 設(shè)[U]是一個用精確數(shù)值表示的論域(1維、2維或多維),U上對應(yīng)的定性概念A(yù),對于論域中的任意一個元素,都存在一個有穩(wěn)定傾向的隨機數(shù)Y=u(x),叫做對概念u的確定程度,Y在論域上的分布稱為云模型,簡稱為云。

      云模型通過3個數(shù)字特征—期望Ex、熵En和超熵He形象地描述了概念的不確定性,根據(jù)數(shù)字特征產(chǎn)生云滴,實現(xiàn)從定性到定量的映射。例如,給定Ex=0,En=3,He=0.3,n=10000,則生成的云如圖1所示。

      在文獻[3]中,李德毅院士詳細分析了云滴群對定性概念的貢獻。分析得到,對于論域[U]中的定性概念[A],有貢獻的定量值主要落在區(qū)間[Ex-3En,Ex+3En]上,甚至可以忽略[Ex-3En,Ex+3En]區(qū)間之外的定量值對定性概念A(yù)的貢獻。位于區(qū)間[Ex-0.67En,Ex+0.67En]的那些元素占全部元素的22.33%,稱為“骨干元素”;位于區(qū)間[Ex-En,Ex+En]的那些元素占全部元素的33.33%,稱為“基本元素”;位于區(qū)間[Ex-2En,Ex-En]和[Ex+En,Ex+2En]的那些元素占全部元素的33.33%,稱為“外圍元素”;位于區(qū)間[Ex-3En,Ex-2En]和[Ex+2En,Ex+3En]的那些元素占全部元素的33.33%,稱為“弱外圍元素”,這就是云模型的“3En規(guī)則”。

      1.2 HSV顏色空間及其均一量化

      在彩色圖像分割算法中,顏色空間的選擇尤為重要,直接影響到算法的分割效果,HSV顏色空間反映了人對色彩的觀察方式,是一種面向視覺感知的顏色模型,它用三個屬性來表示彩色信息:色調(diào)(H)、飽和度(S)、亮度(V)。HSV顏色空間中亮度分量與圖像的彩色信息無關(guān),色調(diào)和飽和度分量包含了顏色信息,這與人感受顏色的方式及其相似,這使得HSV顏色空間非常適合于借助人的視覺系統(tǒng)來感知彩色特性的圖像處理算法[5]。

      顏色量化技術(shù)分為均勻量化和非均勻量化兩類。根據(jù)光學(xué)理論,物體的顏色與光的波長和頻率有關(guān),同時根據(jù)人的視覺分辨能力,該文將HSV顏色空間非均勻量化成256維,即色調(diào)(H)16維,飽和度(S)和亮度(V)都是4維,構(gòu)造一維特征矢量:

      4 小結(jié)

      本文結(jié)合人類對圖像認知的不確定性研究圖像分割算法,以降低其誤分率,使分割結(jié)果更符合人類視覺認知。依據(jù)人類視覺認知處理的基本事實,圍繞視覺信息處理過程中的幾個關(guān)鍵的步驟,結(jié)合基于概念內(nèi)涵和外延的雙向認知變換及圖像區(qū)域分割技術(shù),開展了符合人類認知特點的圖像分割方法研究,并取得較好的效果。本章構(gòu)建的圖像分割方法,最根本的目的是為計算機視覺領(lǐng)域的研究服務(wù)。從研究目的來看,本章方法并不是去完全模擬人眼及大腦在圖像認知中的某些功能,而是盡可能地去去考慮人類認知組織特性中能夠借鑒的部分,并運用于圖像分割中,從而得到更符合人類認知特點的分割結(jié)果。

      參考文獻:

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