基于聚類和小波變換的彩色圖像分割方法

摘 要：提出一種將聚類和小波變換相結合的彩色圖像分割方法。首先將圖像劃分成16×16子塊，然后在塊中按照視覺一致性準則進行顏色聚類，對于聚類后的子塊，提取其顏色特征。利用小波變換得到每個分塊的紋理特征，將顏色特征和紋理特征的組合作為對圖像進行分割的依據。該方法將聚類算法和小波算法結合，并符合人類視覺特征的分割策略。利用提出的算法對多幅自然圖像進行分割實驗，實驗結果證明該算法的有效性。

關鍵詞：彩色圖像分割；顏色聚類；小波變換；紋理特征

Color Image egmentation Method Based on Clustering and Wavelet ransform

LIJinglan，LIU uaiqiang

(Linyi Normal University，Linyi，27600，China)

Abstract：his paper presents a color image segmentation method by combination of clustering and wavelet transform algorithmhe original image is first partitioned into 16×16 sub-blocks which are not overlapped，and then the sub-blocks are segmented by color clustering algorithm based on perceptual uniformityColor features are extracted from the segmented sub-blocksexture features of each sub-blocks are extracted by using of wavelet transformhen，the features of color and texture is combined，which is gist to segmenting imagehe proposed method combines the advantages of clustering and wavelet transform algorithm approaches，which is in accord with the human segmentation strategyhe algorithm proposed is applied to segment a number of natural images and its effectiveness and efficiency is confirmed by experimental results

Keywords：color image segmentation;color clustering;wavelet transform;texture feature

1 引 言

目前，彩色圖像的分割應用廣泛，人們為探求符合人類視覺特征的快速分割方法［1］，從不同的角度出發提出一些方法。彩色圖像分割的一般過程是：首先選擇合適的顏色空間以符合人類視覺特征；然后對顏色進行量化處理，從大量顏色中選取少數最具代表性的顏色，以利于顏色分布特征的提取和后處理；對于量化后的圖像進行有效地顏色和紋理特征的提取，然后融合以上2種特征，采用聚類或區域生長的方法實現彩色圖像的分割。

在以上分割過程中，主要存在如下問題：

(1) 顏色量化處理一般是作為一個單獨的預處理過程［2，3］，這必然增加圖像處理的時間開支。此外，目前大多數的量化方法都是預先設定量化的顏色數［4，］，很難與人類視覺對顏色的分類機制相符。

(2) 顏色和紋理特征的融合一般是按照一個通用公式來實現［6］，這無法適應實際圖像的各種變化情況，應采取更加符合人類視覺特征的融合策略。

(3) 在分割過程中，一般是單獨采用聚類方法或區域生長算法［7］等，而沒有充分融合各種算法的優點，因此存在處理時間過長的問題。

針對以上問題，本文提出一種將聚類和小波變換方法相結合的彩色圖像分割法。該方法可以利用聚類算法和小波變換的各自特點。此外，對于顏色和紋理特征，采用符合人類視覺特征的規則式的融合策略，最后通過實驗對以上方法進行了可行性驗證。

2 圖像顏色特征確定

21 顏色空間確定

顏色空間應該采用具有視覺一致性的顏色空間，并且在顏色空間中聚類要根據度量距離來進行。視覺一致性是指人視覺感知的顏色差距與該顏色空間中的歐氏距離一致。RGB空間雖然簡單不需要轉換，但不具備視覺一致性而V雖然直觀，但存在不連續性，因為色度 呈圓環狀分布，且在低飽和度時，色度和亮度無意義；因此，本文選取具有顏色一致特性的CIE Luv空間，并采用歐氏距離進行度量顏色的相似性。