基于HSI空間的粗糙集與分層的彩色圖像分割算法

　　針對彩色圖像分割算法中小目標(biāo)區(qū)域容易錯分割以及計(jì)算復(fù)雜度高的問題，提出一種基于HSI空間的結(jié)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(diǎn)對應(yīng)于RGB空間的灰色像素點(diǎn)，為了消除奇異點(diǎn)，在RGB空間尋找“灰色區(qū)域”進(jìn)行分割與標(biāo)記；然后，將圖像轉(zhuǎn)換到HSI顏色空間，在強(qiáng)度1分量上，考慮到空間鄰域信息以及區(qū)域分布差異，設(shè)計(jì)了變閾值漸變性同質(zhì)函數(shù)對原始直方圖進(jìn)行加權(quán)，將加權(quán)直方圖和原始直方圖分別作為粗糙集的上、下近似集，構(gòu)造了新的粗糙度函數(shù)進(jìn)行分割；其次，針對初分割得到的每個區(qū)域，在色調(diào)H分量上采用直方圖閾值化完成細(xì)分割；最后，為了避免過分割，在RCB空間上進(jìn)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(biāo)區(qū)域，避免了因RCB三個分量的相關(guān)性造成的錯誤分割，算法運(yùn)行速度提高了5-8倍。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：該算法分割效果較好，具有一定的抗噪性與魯棒性。