基于Gabor濾波的紋理分割研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、圖像技術(shù)應(yīng)用廣泛，在化工，氣象，水利，醫(yī)學(xué)等不同領(lǐng)域都有其獨(dú)特的應(yīng)用?，F(xiàn)如今圖像技術(shù)的快速發(fā)展不僅僅促進(jìn)生產(chǎn)力的發(fā)展，而且要求工程師更全面的利用圖像，分析圖像，理解圖像，從而為制造業(yè)，農(nóng)業(yè)，服務(wù)業(yè)等相關(guān)產(chǎn)業(yè)服務(wù)。圖像分割在圖像技術(shù)中的基礎(chǔ)性作用決定了圖像分割的重大研究意義，同時(shí)業(yè)內(nèi)學(xué)者對(duì)圖像分割領(lǐng)域的研究也是逐年攀升。圖像分割的好壞決定了應(yīng)用者對(duì)圖像的理解，也會(huì)對(duì)接下來的圖像進(jìn)一步分析產(chǎn)生至關(guān)重要的影響，因此其重要性不言而喻。紋理分割是

2、圖像分割領(lǐng)域中的一大難點(diǎn)。一方面紋理的定義并未形成統(tǒng)一，另一方面目前紋理分割的算法眾多，但是分割效果并未達(dá)到理想。因此，這些事實(shí)決定了對(duì)于紋理分割的研究很有必要且非?；A(chǔ)。
　　本文研究了基于Gabor濾波思想的多圖像紋理分割算法，并同時(shí)使用Matlab軟件搭建了多紋理圖像分割軟件系統(tǒng)。首先從紋理分割的角度，歸納總結(jié)了常用的紋理分割算法，并對(duì)這些算法的優(yōu)劣程度進(jìn)行了相關(guān)的實(shí)驗(yàn)和說明。因?yàn)榛?Gabor濾波思想的算法更符合人類視覺

3、系統(tǒng)的認(rèn)知決定了其分割紋理效果的理想性，最終選擇了該算法作為提取紋理特征的基礎(chǔ)。詳細(xì)分析了 Gabor濾波算法的思想和原理，對(duì)其參數(shù)進(jìn)行了認(rèn)真的研究，并使用理論分析和大量的文獻(xiàn)總結(jié)，提出了一種符合實(shí)際需求且計(jì)算能力不大的參數(shù)選取方案。其次對(duì)特征處理和特征聚類關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了分析與比較。特征處理分為預(yù)處理和特征濾波兩個(gè)方面。其中針對(duì)特征濾波選擇了4種不同的濾波算法作進(jìn)行比較分析，選擇較好的濾波算法作為接下來的處理步驟。對(duì)于特征聚類，總結(jié)并比

4、較了不同的聚類方法，并挑選了K-means聚類作為分割算法基礎(chǔ)，并對(duì)該算法的兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)問題進(jìn)行了詳細(xì)的研究和分析。針對(duì)單獨(dú)的使用 Gabor提取特征對(duì)紋理的分割效果不佳的問題，選擇使用特征融合技術(shù)處理這一問題，采用等比例融合思路，將 Gabor特征和位置特征進(jìn)行融合，同時(shí)也對(duì)比了Gabor特征與直方圖特征的融合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，這種特征融合的算法可以改善紋理分割結(jié)果。最后使用Matlab軟件建立了一個(gè)基于Gabor濾波思想的多紋理圖像分割