基于圖論的彩色紋理圖像分割技術(shù)研究.pdf

1、圖像分割是數(shù)字圖像處理領(lǐng)域的一個(gè)重要分支,其結(jié)果對(duì)圖像分析和圖像理解有重要意義。紋理是圖像中普遍存在而又難以描述的特性,圖像中的紋理根據(jù)物體自身的屬性反映物體表面顏色和灰度的某種變化,從而紋理成為描述不同尺度下不同物體表面的一種明顯特征,在圖像分割中占有舉足輕重的作用,紋理分割也成為一種重要的研究方向受到國(guó)內(nèi)外大量研究人員重視,并在實(shí)際中得到了廣泛的應(yīng)用。
　　 本文以彩色紋理的分割方法為研究?jī)?nèi)容,對(duì)目前廣泛使用的一些紋理圖像分

2、割算法進(jìn)行了認(rèn)真的學(xué)習(xí)和總結(jié),研究如何有效地提取圖像的紋理特征,并將之應(yīng)用于紋理圖像分割中,力圖找到一種可靠、穩(wěn)定、實(shí)用的紋理圖像分割方法。
　　 彩色紋理分割分為彩色紋理的特征提取以及基于特征向量的一致性分割,本文圍繞以上兩個(gè)方面進(jìn)行研究。
　　 論文首先從紋理研究的意義出發(fā),通過(guò)對(duì)現(xiàn)有典型紋理定義的分析和比較,總結(jié)出紋理的共識(shí)。鑒于濾波器陣列紋理提取方法更符合人腦的認(rèn)識(shí)識(shí)別系統(tǒng)和人眼的視覺(jué)感官系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì),構(gòu)建了一組濾

3、波器陣列提取圖像的紋理特征,并選擇HIS色彩空間提取圖像的色彩特征,將紋理特征向量和色彩特征向量組合形成本文的色彩.紋理特征向量用于彩色紋理圖像的特征提取。
　　 在提出本文色彩.紋理特征向量的同時(shí),采用texton直方圖描述對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)鄰域的紋理特征,應(yīng)用直方圖之間的距離構(gòu)造像素分類(lèi)的等價(jià)關(guān)系,同時(shí)提出了一種基于像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)texton頻道中像素距離中值的直方圖鄰域的計(jì)算方法,用于計(jì)算不同尺度紋理中給定像素點(diǎn)鄰域的加窗texton

4、直方圖。
　　 圖論法具有廣泛的數(shù)學(xué)基礎(chǔ),且可以捕獲全局特征,文中采用圖論法中規(guī)范割框架實(shí)現(xiàn)紋理圖像的分割。針對(duì)規(guī)范割框架運(yùn)行速度慢并且不能處理高分辨率圖像的缺點(diǎn),分析在規(guī)范割中圖的關(guān)聯(lián)范圍對(duì)于分割結(jié)果的影響以及總體運(yùn)行時(shí)間的決定因素,設(shè)計(jì)了一種快速規(guī)范割將大尺寸圖壓縮為線性時(shí)間復(fù)雜度的多尺度圖。在多尺度劃分準(zhǔn)則中指定貫尺度約束矩陣進(jìn)行多尺度分割,同時(shí)兼顧了精細(xì)層細(xì)節(jié)清晰和粗糙層整體結(jié)構(gòu)明確的優(yōu)點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明多尺度規(guī)范割算法能

5、夠大幅度縮短原始規(guī)范割運(yùn)行時(shí)間,同時(shí)能夠處理高分辨率圖像,為解決規(guī)范割框架的實(shí)用性開(kāi)辟了新思路。
　　 針對(duì)色彩-紋理特征的具體形式將多尺度規(guī)范割擴(kuò)展到小波域多尺度規(guī)范割。該算法一方面使用色彩-紋理特征描述彩色紋理,并用texton直方圖對(duì)特征向量進(jìn)行統(tǒng)計(jì),體現(xiàn)了紋理的區(qū)域特性;另一方面,使用規(guī)范割框架對(duì)統(tǒng)計(jì)信息進(jìn)行分割,保證了分割能夠捕獲圖像的全局特征,同時(shí)使用小波域多尺度圖結(jié)構(gòu)保證了算法快速的計(jì)算速度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于色彩-