color image segmentation

资 源 简 介

color image segmentation

详 情 说 明

颜色图像分割是计算机视觉中的基础任务，其核心在于根据像素颜色特征将图像划分为具有相似视觉特性的区域。不同于灰度图像，颜色信息提供了更多维度的区分依据，使分割结果更贴近人类视觉感知。

主流技术路线可分为三类：其一基于颜色空间转换，利用HSV或Lab等对亮度与色度解耦的特性，通过阈值划分色相或饱和度通道；其二采用聚类算法，如K-means在RGB三维空间中对像素点进行归类，适合颜色分布复杂的场景；其三结合区域生长法，以种子点为基础合并相邻相似颜色区域，对渐变色彩有较好适应性。

实际应用中需注意光照变化带来的颜色偏移问题，通常需要配合色彩归一化预处理。现代方法常融合纹理特征进行多维度分割，或在深度学习框架下构建端到端的像素级分类网络。该技术广泛用于医学影像分析、自动驾驶环境感知等领域，其中实时性要求高的场景往往需要权衡算法复杂度与分割精度。