与灰度图像相比,彩色图像携带了更多的可视化信息。随着计算机性能的不断增强,机器视觉研究水平的不断提高,多媒体技术和虚拟现实技术的不断完善,特别是彩色成像设备的不断改进,对物体的色彩进行采集、传输和处理必将成为图像处理的重要研究趋势。彩色图像处理的流程一般包括图像预处理、特征抽取、识别分析三个阶段。图像预处理阶段是彩色图像处理的重要过程,决定了后面处理程序的准确性和难易度,为后面的图像分析奠定了基础。彩色图像分割的目的是将图像中的目标与背景分离,以便于对感兴趣区域进行几何测量和形态评估,分割结果直接影响后续的目标区域的研究结果,能否准确地将目标提取出来决定着整个系统的准确性和可靠性。结合数码相机图像采集特性和人眼视觉误差,通过理解彩色图像的数据格式,将八叉树量化方法应用于彩色图像的颜色信息量化,采用矢量中值滤波对彩色图像进行噪声消除,以达到对彩色图像进行合理的预处理,并结合实验对矢量中值滤波法的滤波器窗口参数进行讨论分析,随后结合颜色信息相似度理论提出彩色图像预处理效果的评价方法;针对K均值颜色聚类分割方法对分割目标数、图像噪声、被处理对象信息量大小等因素的敏感性特点,提出了一种可变目标分割区域数目的自适应聚类算法,在RGB色彩空间内设计一套彩色图像分割系统。实验获得了合理的颜色量化方法和滤波器窗口参数,处理得到的图像最大色差变化控制在3个CIELAB色差单位;分别对目标区域数是4和8、图像位数在8位和24位的图像进行对比分割实验,随后对实际的工件图进行目标区域数为3的对比处理。结果表明,可通过八叉树结构量化和矢量中值滤波对数码相机采集到的彩色图像进行预处理,然后对经过预处理获得的8位图片进行可变目标区域数的自适应K均值彩色分割,具有分割速度快、分割区域合理、得到的区域边界连通性较好的优点,对尺寸是1022×656的图像分割目标数最高可达到8。