彩色图像矢量化

彩色图像矢量化 (武汉科技大学中南分校 信息学院，湖北 武汉 430223) 摘 要:提出了一种基于区域生长算法的彩色图像区域分割方法，其思想是从某个种子像素出发向其邻域搜索，将邻域中具有一致特征的点归 入一个区域。并用相应的区域编号来标志。然后采用矢量 LBG聚 类算法对图像先在亮度上进行矢量量化。 关键词,区域分割,矢量化,彩色图像 1 彩色图像矢量化描述 Step 4:将 tx-1 存入 xr 中，取点 P的左相邻点 P(tx-1，ty)，如果点 P的 1 2 2 基本思路: 亮度值与点 P的亮度值相同，则将点 P作为点 P并重复本步骤，如果不相 1 2 1 1)将彩色图像先灰度化，将灰度化后得到的亮度值聚类，用少量的灰度 同则将点 P存入栈 New_Seed_List; 2 颜色(5~10 级)取代原图中 256级灰度 ，以便产生初始分割区域。2,使用区域 Step 5:将 tx+1存 入 xl 中，分别取 ty=ty+1及 ty=ty1，从 xl 到 xr 依次扫 -生长算法将原始的区域划分出来，得到初始分割区域。3,进行区域合并，将大 描这两行，如果遇到与点 P的亮度值相同的点则存入栈 Cur_Seed_Lis，反t 1 量的小区域合并成一个大的区域，合并采用融合了颜色与空间位置信息的判 之存入栈 New_Seed_List; 断式来完成合并。4,寻找区域的轮廓，将每个区域的轮廓以描点的方式依次 Step 6: 判 断 栈 Cur_Seed_List 是否非空， 如果为空则判断栈 的将其下来，并作为区域矢量化描述的外轮廓点列。注意，这里得到的区 New_Seed_List是否为空 ，如果非空，则从栈 New_Seed_List中取出第一点 存 域中包涵的像素点的颜色不一定是相同的，这里取此区域内的像素点的颜色 入栈 Cur_Seed_Lis，并转t入 Step2 。 平均值作为区域填充颜色值。 4,区域合并。通过上述方法生长得到的区域中含有大量的零碎区域，这 2 2 区域生长算法 些零碎区域所包含的像素点一般只有十多个左右，通过实验发现, 分割算法, 这些零碎区域一般都分布在较大的区域内部，被外部区域包围，需要将 1,颜色量化。对彩色图像进行分割，必须先将彩色图像进行量化处理。在 这些零碎区域合并到包围它们的大区域中，主要通过以下的吞食算法来实 此采用矢量 LBG聚 类算法对图像先在亮度上进行矢量量化。矢量 LBG算 法 现, 如下, 算法 4 算法 1, Step1 ,搜索区域，如果该区域所含有的像素点数小于规定阀值 K，则对 Step1 ,将彩色图像先灰度化，将灰度化后得到的亮度值存入数组 X 中， 转入 Step2 , 数组的大小 Step 2,环绕区域一周并记录分布在其外轮廓上的所有点，按所属区域 N,lwidth*lHeigh,t 号对这些点进行分类统计，如果分类后只有一个区域号 P_ID，则转入 Step Step 2,初始化 M 个聚类中心点，注意初始化时采用从数组 X 中取得 M 3，反之转入 Step4 , 个不同的亮度值, Step3 ,将该零碎区域添加到标识为 P_ID的 区域中, Step3 ,聚类时，采用动态聚类方法，限定最大聚类次数 L，置 D0,1，重置 Step 4,使用 RGB色相空 间的 Euclid距离公式 计算零碎区域颜色值与 [1]所有的中心点, 外轮廓中所有颜色值的 Euclid距离 ，找出最小 Euclid距离的 点 P，将零碎 uStep4 ,将每个点划分到这 M 个聚类中心中，并累积所有点到各自的中 区域添加到点 P所属的区域中。 u 心点的距离值，存入到 D, Euclid距离是 衡量两种颜色接近程度的一般量度尺度，其公式为, 1 Step 5,重新计算 M个 中心所包涵的点数，如果存在有的中心没有点，则 2 222D=({ CC)+(CC)+(CC)} (1) ---Eucdx1f1 x2f2 x3f3 li将最大的中心平分到这个空的中心，并计算中点位置数据, 实验中阀值 K 取值为 25 时效果较佳。 Step 6,置 D0,D，并计算 fab,s D0-D,/D0>1e-2 达式是否成立，如果成 3 区域矢量化描述 立，则聚类完成，否则重复 Step3 。 当把区域从图像中分割出来后，为了用矢量的方式来描述这些区域，那 2,区域标定。经过颜色划分后，具有相同量化亮度值的像素并不一定位 么需要标定出区域的轮廓，在此使用描蒙法顺时针沿边缘寻找一圈，即得到 于同一个区域，原因在于还没有考虑空间位置的相关性。我们将这些具有相 了区域的轮廓点。算法如下, 同量化亮度的像素点进行标定，并选取其中某点作为种子。其中满足以下条 件的像素点位于同一个区域中,经亮度量化后具有相同的亮度值空间四领域 连通。 3,区域生长。当选定好种子后，接下来进行区域生长，将满足条件的像素 点标定到同一个区域中，算法有两种，一种是四领域生长算法，另一种是扫描 线生长算法，如下, 算法 2,四领域生长算法, Step1 ,将起始种子点 P,0，0,压入栈 Cur_Seed_Li,t 当s前活动种子点集 合,, Step 2,从栈 Cur_Seed_List中取出第一 点 P1，计算点 P1的四 领域点， 算法 5: 将其中具有与 P1相同的量化亮度 值的像素点压入栈 Cur_Seed_List中 ，反 Step1 :顺时针定义当前点 P 的相邻八连通区域点的方向位置，并编号， 之则作为新区域种子点压入栈 New_Seed_List。 如上图 a)图所示; Step 3,若栈 Cur_Seed_List非空 ，则转入 Step 2，反之进入 Step4 , Step2 :将初始探测方向存入变量 cur_Dir中 ，并判断是否回到起始位 Step 4, 判 断 栈 New_Seed_List 是否非空， 如果非空则从栈 置，如果是则终止循环。 New_Seed_List取出第一点 ，将其存入栈 Cur_Seed_Lis，并转t入 Step2 ，反之 Step 3,依据 cur_Dir值 ，取得点 P 的八连通域对应点 P的区域编号值， 1 区域生长完毕。 如果与点 P 的区域编号值相同，则点 P做为下一次循环探测的起始点，并将 1 算法 3,扫描线生长算法, cur_Dir的 值逆时针移动两个方向位置并重复 Step 2，反之进入 Step4 , Step1 ,将起始种子点 P,0，0,压入栈 Cur_Seed_Li,t 当s前活动种子点集 Step 4,将 cur_Dir的 值顺时针移动到下一个方向位置上，重复 Step2 。 合,, 参考文献 Step 2, 判 断 栈 Cur_Seed_List是 否 非 空 ， 如 果 非 空 则 从 栈 [1] 林开颜，吴军辉，徐立鸿,彩色图像分割方法综述[J],中国图象图形学报， Cur_Seed_List中取出第一 点 P,tx，ty,，否则终止循环, 1 2005 ，10(1):1-10, Step 3,取点 P的右相邻点 P,tx+1，ty,，如果点 P的亮度值与点 P的亮 1 2 2 1 [2] 夏良正.数字图像处理[M].南京:东南大学出版社，1999. 度值相同，则将点 P 作为点 P 并重复本步骤，如果不相同则将点 存入栈 file:///D|/我的资料/Desktop/新建文本文 档.txt Appliance Error (configuration_error) Your request could not be processed because of a configuration error: "Could not connect to LDAP server." For assistance, contact your network support team. file:///D|/我的资料/Desktop/新建文本文档.txt2012-07-12 20:42:52