基于HSI空間的粗糙集與分層的彩色圖像分割算法
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針對彩色圖像分割算法中小目標區(qū)域容易錯分割以及計算復雜度高的問題，提出一種基于HSI空間的結合粗糙集理論與分層思想的彩色圖像分割方法。首先，由于彩色圖像HSI空間的奇異點對應于RGB空間的灰色像素點，為了消除奇異點，在RGB空間尋找“灰色區(qū)域”進行分割與標記；然后，將圖像轉換到HSI顏色空間，在強度1分量上，考慮到空間鄰域信息以及區(qū)域分布差異，設計了變閾值漸變性同質函數(shù)對原始直方圖進行加權，將加權直方圖和原始直方圖分別作為粗糙集的上、下近似集，構造了新的粗糙度函數(shù)進行分割；其次，針對初分割得到的每個區(qū)域，在色調H分量上采用直方圖閾值化完成細分割；最后，為了避免過分割，在RCB空間上進行區(qū)域合并。相比Mushrif等提出的粗糙集分割算法（MUSHRJF M M，RAY A K．Color image segmentation： rough-set theoretic approach．Pattem Recognition Letters，2008，29（4）：483 -493），該算法更容易分割出圖像中的小目標區(qū)域，避免了因RCB三個分量的相關性造成的錯誤分割，算法運行速度提高了5-8倍。實驗結果表明：該算法分割效果較好，具有一定的抗噪性與魯棒性。
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