利用相位信息進(jìn)行圖像分割的研究.pdf

1、圖像分割是由圖像處理進(jìn)到圖像分析的關(guān)鍵步驟。圖像在分割后的處理,如特征提取、目標(biāo)識(shí)別等都依賴于圖像的分割質(zhì)量,因此具有十分重要的意義。自然圖像由于目標(biāo)的多樣性以及目標(biāo)成像的不確定性,應(yīng)用傳統(tǒng)、單一的分割方法難以取得令人滿意的分割結(jié)果。相位一致性模型避免預(yù)先假設(shè)邊緣的類型,且不受明暗對(duì)比度的影響。基于這些優(yōu)良特性,本文采用相位一致性模型對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)。然而,原有的相位一致性模型沒有考慮相位數(shù)據(jù)的方向信息,在進(jìn)行邊緣檢測(cè)的過(guò)程中出現(xiàn)“余

2、震’’現(xiàn)象。為克服這一局限,提出將矩分析理論應(yīng)用于各方向的相位數(shù)據(jù)綜合之中。 本文針對(duì)由于噪聲的干擾、圖像中背景和目標(biāo)之間的灰度(或顏色、紋理等)差異相對(duì)較小等原因,邊緣檢測(cè)很難產(chǎn)生封閉的輪廓問(wèn)題,提出一種新的圖像分割方法。該方法將基于相位一致性的邊緣檢測(cè)和區(qū)域生長(zhǎng)結(jié)合起來(lái),首先應(yīng)用收斂平方算法(CSA)檢測(cè)輸入圖像頻譜的峰值,通過(guò)波峰處的參數(shù)來(lái)設(shè)置Log Gabor濾波器組中間尺度的波長(zhǎng)；其次,利用相位一致性模型檢測(cè)圖像邊緣,