彩色图像处理之彩色图像分割的python实现—

彩色图像处理之彩色图像分割的python实现——数字图像处理

原理

彩色图像分割是图像处理领域的一个重要技术，它旨在将一幅彩色图像划分为多个区域或对象。其基本原理包括以下几个方面：

像素特征的提取：彩色图像分割首先涉及到像素级的特征提取。在彩色图像中，常用的特征包括颜色、纹理和强度。这些特征可以帮助区分图像中不同的对象或区域。

相似性度量：根据提取的特征，分割算法会计算像素之间的相似性。像素间的相似性通常根据颜色、纹理或其他特征来判断。相似性高的像素被认为属于同一个区域。

分割算法：有多种算法可用于彩色图像分割，包括阈值分割、区域生长、聚类算法（如K-means或层次聚类）、图割（Graph Cuts）、水平集方法等。这些算法根据不同的标准来划分图像，以形成具有统一特征的区域。

后处理：分割后的图像可能需要一些后处理步骤来优化结果，比如去除噪声、平滑边界、合并过于细碎的区域等。

彩色图像分割的关键在于准确识别和划分图像中的不同区域或对象，这通常涉及复杂的算法和技术。不同的分割方法适用于不同类型的图像和应用场景。

过程解释

彩色图像的数学表示：彩色图像通常以RGB（红绿蓝）颜色模型表示，其中每个像素点由三个颜色通道的强度值组成。数学上，这可以表示为一个三维矩阵，其中每个维度对应一个颜色通道。

特征空间：在图像分割中，像素的颜色、亮度、纹理等属性可以构成一个特征空间。例如，在RGB颜色空间中，每个像素点可以视为三维空间中的一个点，其坐标为（R, G, B）。

相似性度量：图像分割的目标是将相似特征的像素聚集在一起。相似性可以通过各种距离度量来计算，如欧几里得距离、马氏距离等。数学上，这涉及到计算特征空间中点之间的距离。

优化算法：许多图像分割技术基于优化问题，旨在最小化或最大化某个准则，如聚类内距离的总和（K-means聚类），或者区域内像素与区域外像素之间的对比度（图割算法）。这些都涉及到复杂的数学优化技术。

迭代方法：许多分割方法，如K-means聚类或水平集方法，都是迭代算法。这些方法从初始估计开始，通过不断迭代优化其参数（如聚类中心或等高线的形状），直到满足某种收敛条件。
彩色图像分割的数学原理实际上是一种将图像从像素级转换到特征空间，并在这个空间中根据定义的准则进行优化的过程。这些原理在不同的分割算法中有不同的具体实现方式。

代码实现下图

在这里插入图片描述

提示

Fig0628.tif为原图，Fig0628_blk.tif显示了需要分割的微红色样本区域。首先根据样本区域内的彩色点计算平均向量a及R、G、B分量各自的标准差σ_R、σ_G、σ_B。按边界盒方式分割图像，盒子中心位于a处，以沿每个RGB轴数据标准差的1.25倍选择盒子相应方向上的长度。对彩色图像中的每一点进行判断，位于盒子表面或内部则在mask中置1，否则置0，上图中最右即显示了分割后所得mask。

python代码

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

img_blk = cv2.imread('Fig0628_blk.tif')
(B, G, R) = cv2.split(img_blk)
cen_B = np.mean(B)
std_B = np.std(B)
cen_G = np.mean(G)
std_G = np.std(G)
cen_R = np.mean(R)
std_R = np.std(R)

img = cv2.imread("Fig0628.tif")
rows = img.shape[0]
cols = img.shape[1]

mask = np.zeros(img.shape)
for x in range(rows):
    for y in range(cols):
        b, g, r = img[x, y]
        flag_b = (b <= cen_B+1.25*std_B) and (b >= cen_B-1.25*std_B)
        flag_g = (g <= cen_G + 1.25 * std_G) and (g >= cen_G - 1.25 * std_G)
        flag_r = (r <= cen_R + 1.25 * std_R) and (r >= cen_R - 1.25 * std_R)
        if flag_b and flag_g and flag_r:
            mask[x, y] = 1

plt.subplot(1, 3, 1)
plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.axis('off')
plt.title('original')

plt.subplot(1, 3, 2)
plt.imshow(cv2.cvtColor(img_blk, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.axis('off')
plt.title('sample')

plt.subplot(1, 3, 3)
plt.imshow(mask, cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.title('segment')
plt.show()