結(jié)合JSEG與分水嶺方法的彩色圖像分割

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1、ComputerEngineeringandApplications計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用2010，46（21）185結(jié)合JSEG與分水嶺方法的彩色圖像分割1，212孫衛(wèi)芳，段智勇，朱仲杰1，212SUNWei-fang，DUANZhi-yong，ZHUZhong-jie1.鄭州大學(xué)物理工程學(xué)院，鄭州4500012.浙江萬里學(xué)院寧波市數(shù)字信號處理（DSP）重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，浙江寧波3151001.PhysicalEngineeringCollege，ZhengzhouUniversity，Zhengzhou450001，China2.NingboKeyLab

2、ofDigitalSignalProcessing（DSP），ZhejiangWanliUniversity，Ningbo，Zhejiang315100，ChinaE-mail：zhongjiezhu@hotmail.comSUNWei-fang，DUANZhi-yong，ZHUZhong-jie.ColorimagesegmentationbasedonJSEGandwatershedmethods.Com-puterEngineeringandApplications，2010，46（21）：185-187.Abstract：TheJSEGi

3、saclassicalgorithmforcolorimagesegmentation.However，itneediteratecomputingthelocalJ-val-uesandperformingregiongrowingunderpredefinedmultiplescales，whichmakesthesegmentationprocesscomplexandcomputationallyexpensive.Hence，toovercomethisdrawback，anovelmethodbasedonjointJSEGandwa

4、tershedtechnolo-giesisproposed.ThenewmethodimplementsspatialsegmentationforonlyoncewiththewatershedalgorithmaftertheJ-im-ageisacquired，whichcaneffectivelyreducethecomputationalloadwhilekeepinggoodperceptualresults.Thus，thesegmenta-tionefficiencyisimproved.Keywords：imagesegmen

5、tation；JointSystemsEngineeringGroup（JSEG）algorithm；watershedalgorithm；regionmerging摘要：針對JSEG算法在分割過程中需要在多個尺度下反復(fù)進(jìn)行局部J值計(jì)算和區(qū)域生長，分割過程繁瑣、算法復(fù)雜度高的不足，提出一種結(jié)合分水嶺與JSEG的圖像分割新算法。新算法在計(jì)算得到圖像J圖后，通過引入分水嶺算法直接對J圖進(jìn)行空域分割，在基本保證良好分割效果的前提下，有效降低了原JSEG算法的復(fù)雜度、提高了分割效率。關(guān)鍵詞：圖像分割；靜態(tài)圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)（JSEG）算法；分水嶺算法；區(qū)域合

6、并DOI：10.3778/j.issn.1002-8331.2010.21.053文章編號：1002-8331（2010）21-0185-03文獻(xiàn)標(biāo)識碼：Ａ中圖分類號：TP3911引言要進(jìn)行基于顏色直方圖的區(qū)域合并，整個分割過程繁瑣、計(jì)算圖像分割是指把圖像分成各具特性的區(qū)域或提取感興趣量大、算法復(fù)雜度高。目標(biāo)的技術(shù)和過程[1]，它是圖像處理中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，在基為此，針對JSEG方法的不足，提出一種結(jié)合分水嶺與于語義的圖像檢索、實(shí)時視覺跟蹤，醫(yī)學(xué)圖像處理等領(lǐng)域有著JSEG的圖像分割新算法。新算法在計(jì)算得到圖像J圖后，通廣泛的應(yīng)用前景。雖然到目前為

7、止國內(nèi)外有很多學(xué)者對此進(jìn)過引入分水嶺算法直接對J圖進(jìn)行空域分割，然后通過形態(tài)后行了深入研究，提出了許多有價值的分割算法，但其技術(shù)仍不處理完成分割。與原JSEG算法相比，在基本保證良好分割效成熟，仍是一個尚未解決的經(jīng)典難題。果的前提下，有效地降低了算法的復(fù)雜度、提高了分割效率。目前，圖像分割的主要方法有：基于區(qū)域生長的分割方法、基于邊緣檢測的分割方法、基于統(tǒng)計(jì)學(xué)理論的分割方法、2JSEG算法基于小波變換法、基于模糊集合理論的方法等[2-4]。其中，文獻(xiàn)[5]JSEG算法可以分成兩個主要步驟：顏色量化和空間分提出的JSEG算法是一種經(jīng)典的基于區(qū)域生長

8、的圖像分割方割。顏色量化的目的是為了減少原始彩色圖像的顏色數(shù)量，法，它同時考慮了圖像的顏色和紋理信息，分割結(jié)果較準(zhǔn)確并以降低算法復(fù)雜度。