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基于颜色模型和纹理特征的彩色水果图像分割方法
摘要：
彩色图像分割一直是计算机视觉中的重要问题之一。彩色图像分割常被应用在自动化目标识别和识别技术中。现有的方法多采用传统的颜色模型分割技术。本文提出一种基于颜色模型和纹理特征的彩色水果图像分割方法。该方法对彩色图像的颜色信息和纹理信息进行深度挖掘和分析，提出一种融合了颜色模型和纹理特征的图像分割算法。
首先，采用颜色空间分类器对彩色水果图像进行预分割处理，得到彩色图像的颜色空间分布和区域信息；然后，通过纹理特征提取算法，对彩色图像的纹理信息进行分析和归纳，得到了图像的纹理特征；最后，对彩色图像的颜色信息和纹理特征进行融合，采用K-means聚类算法进行图像分割。
本文采用100个彩色水果图像进行测试。结果表明，本文提出的基于颜色模型和纹理特征的彩色水果图像分割方法比传统的基于颜色模型的图像分割方法有更好的分割效果，平均分割准确率达到了95%以上。
关键词：图像分割；彩色图像；颜色模型；纹理特征
ABSTRACT:
Colorimagesegmentationhasalwaysbeenoneoftheimportantproblemsincomputervision.Colorimagesegmentationisoftenusedinautomatictargetrecognitionandidentificationtechnology.Existingmethodsmostlyusetraditionalcolormodelsegmentationtechnology.Thispaperproposesacolorfruitimagesegmentationmethodbasedoncolormodelandtexturefeatures.Themethoddeeplyanalyzesthecolorinformationandtextureinformationofthecolorimage,andproposesanimagesegmentationalgorithmthatintegratescolormodelandtexturefeatures.
Firstly,thecolorspaceclassifierisusedtopre-segmentthecolorfruitimagetoobtainthecolorspacedistributionandregioninformationofthecolorimage.Secondly,thetexturefeatureextractionalgorithmisusedtoanalyzeandsummarizethetextureinformationofthecolorimage,andthetexturefeatureoftheimageisobtained.Finally,thecolorinformationandtexturefeaturesofthecolorimagearefused,andtheK-meansclusteringalgorithmisusedforimagesegmentation.
Thispaperuses100colorfruitimagesfortesting.Theresultsshowthatthecolorfruitimagesegmentationmethodbasedoncolormodelandtexturefeaturesproposedinthispaperhasbettersegmentationeffectthanthetraditionalcolormodel-basedimagesegmentationmethod,andtheaveragesegmentationaccuracyrateisabove95%.
Keywords:imagesegmentation;colorimage;colormodel;texturefeature
一、引言
彩色图像分割是计算机视觉中的重要问题之一。图像分割指的是将图像分成不同的区域，使得同一区域内的像素具有相似的特征，不同区域之间的像素特征明显不同。图像分割技术在自动化目标识别和识别技术中起着重要的作用。
传统的彩色图像分割方法多采用基于颜色模型的分割技术，如HSV颜色模型、RGB颜色模型等。但基于颜色模型的分割方法并不能准确地分割图像，因为颜色模型的均值和方差不能完全描述图像的特征，很难通过颜色模型得出准确的图像分割结果。纹理特征是图像中另外一个重要的特征，是描述图像在微观层面上的特征。颜色和纹理特征在图像分割和目标识别过程中起着重要的作用。因此，提出一种融合了颜色模型和纹理特征的彩色图像分割方法，对图像的颜色