【摘 要】
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图像分割在图像处理和计算机视觉中是一个关键技术,也是图像处理到图像理解的必经过程。图像分割把一幅图像表示为若干不相重叠的连通区域,为特征提取、目标识别等高层的图像
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图像分割在图像处理和计算机视觉中是一个关键技术,也是图像处理到图像理解的必经过程。图像分割把一幅图像表示为若干不相重叠的连通区域,为特征提取、目标识别等高层的图像理解提供必要的信息。由于彩色图像比灰度图像提供了更多的信息,因此彩色图像分割越来越受到关注。同时,色彩,作为图像视觉最重要的特征之一,是人类感知事物的一个重要的途径,并且在反映图像语义信息中,色彩也是一个关键因素。色彩特征的识别在图像工程、模式识别、计算机视觉、医学图像信息处理等领域得到广泛应用。基于人的视觉特征和色彩的语义描述,本文以图像的色彩信息为研究对象,主要对图像的色彩语义进行研究。根据语义描述及色彩的模糊性,引入了语义色彩的概念,建立色彩语义的特征矢量和语义划分的结构关系,实现了色彩与语义描述间的映射和特征表达。同时,建立了语义色彩模型和语义色彩数据库,结合基于模糊聚类的彩色图像分割算法,最终实现了基于色彩语义的色彩特征提取和检索。本文首先简单介绍了课题研究的意义和背景,在现有的对彩色图像分割问题的大量研究成果的基础上,对基于语义的彩色图像分割与信息检索方法的研究现状进行了初步分析。然后简单介绍了彩色图像中色彩空间选择、模糊聚类方法及其在图像分割的应用等问题。通过引入语义色彩的概念,根据人的视觉经验和颜色的语义描述,以及图像本身的模糊性,建立了图像底层特征与语义描述间的联系。并建立色彩语义结构及语义色彩数据库,结合基于模糊聚类的彩色图像分割算法,实现了语义色彩的检索和特征提取,最后通过实验表明该方法对图像信息检索具有积极意义。
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