摘要：针对传统的FCM算法随机获取初始聚类中心与分类类别数的缺陷问题,提出了一种获取初始聚类中心与分类类别数的方法,并采用交叉熵测度准则进行FCM聚类,对彩色图像进行分割,提取有意义区域。实验结果表明,该方法不仅能够提高算法的聚类速度与算法的普适度,而且可以改善图像的聚类效果。与传统的FCM算法相比,该算法更易于实现彩色图像有意义区与背景的分离,分割效果令人满意。

摘要：该文主要介绍了图像分割技术的发展现状以及区域分割的方法，并对颜色空间的分类及其各类的特点做了简单的介绍。在对区域生长法原理及算法介绍的基础上，结合山地高空所拍摄植被的光学照片，进行伪装迷彩设计中的背景分割试验．从而验证区域生长法在彩色图像分割中的分割效果。

摘要：色环电阻是电子实验室必备的元器件,人工识别色环读取阻值缺乏准确性。本文以色环电阻为研究对象,设计了一款基于机器视觉的色环电阻阻值测量的方法。研究方法如下:首先对获取的色环电阻图片进行预处理,去除噪声干扰;然后采用两种阈值分割算法,对彩色图像进行阈值分割,提取出电阻的色环;采用连通区域算法判断色环个数;最后对所提取的色环正反校正,对其用颜色量化的方法对各个色环颜色识别,计算出电阻的阻值。采用颜色量化的方法,颜色识别率可达96.5%。

摘要：全自动模拟目标搜救系统（搜救系统）使用OpenMV微型机器视觉模块,采用MicroPython进行编程,实时采集彩色图像,通过LAB色彩模型处理彩色图像精确定位目标,实现目标的全自动抓取、运输及投放.搜救系统为救援物资投放、人员搜救、无人机物流派送等提供理论依据和实验室验证,准确率达98%,平均每次准确追踪仅需83ms,达到了预期的设计目标.

摘要：结合林业生产实际,提出了一种新的原木图像识别算法,对于处理对象伴随有复杂噪音的情况下具有一定的效果。首先进行空间转换,然后在色饱和度通道进行阈值分割并通过融合亮度通道信息进行第二次阈值分割最后是用形态学后处理等步骤,进行一次粗分割;然后提出了一种基于AdaBoost学习算法的原木分类器设计方法,可以较好地将原木区域同其他杂质区域分开。

摘要：针对彩色图像具有颜色信息的特殊性,本文利用了背景与目标在不同颜色层亮度的差异性,提出一种对彩色图像进行RGB分层处理的目标检测方法。即通过RGB三原色原理对彩色图像分层处理,获得3幅目标图像,结合数学形态学的非线性应用,设计了自适应的阈值分割法分别对R、G、B空间进行目标检测,得到侧重点不同的检测结果,然后将检测结果进行融合。实验证明,与灰度化处理后进行目标检测方法相比,本算法在完整性和准确性方面有所提高。