圖像紋理描述的多視點切割方法.pdf

1、紋理是圖像的重要特征，紋理分析也一直是計算機數(shù)字圖像處理中基礎(chǔ)而重要的課題。 本文提出一種新的紋理描述方法一多視點切割(Mu1ti-ViewpointsSlicing，MVS)方法。多視點切割方法定義了作用于圖像的“視點”的概念，通過文中定義的視點對圖像上每一個像素進行聚類操作，最終將紋理圖像根據(jù)視點個數(shù)“切割”為多幅二值圖像。方法對像素點的處理過程不僅和目標像素點的絕對灰度值有關(guān)，也和通過不同視點定義的鄰近區(qū)域像素點的灰度值有

2、關(guān)。為此文中根據(jù)視點的屬性和圖像灰度定義了目標像素點鄰近區(qū)域像素點對目標像素點的影響因子和視點的影響因子。通過設(shè)置視點的影響因子和視點的個數(shù)可以提取不同的紋理特征。文中應(yīng)用多視點切割方法于紋理圖像描述時，設(shè)計了有效的視點模式。通過視點模式可以調(diào)整多視點切割方法的描述性能。 多視點切割方法的中間輸出是根據(jù)原始圖像得到的一系列二值圖像，這一過程其實是對原始圖像進行的一次已知類別數(shù)量的聚類操作。類別數(shù)量和視點個數(shù)有關(guān)。而聚類結(jié)果則和像

3、素點與其鄰近像素點的灰度關(guān)系、像素點所在區(qū)域的灰度變化有關(guān)。例如可以得到圖像灰度發(fā)生突變區(qū)域或極值區(qū)域像素點的集合，圖像灰度均一區(qū)域像素點的集合等等。并根據(jù)統(tǒng)計幾何特征統(tǒng)計這些二值圖像的特征，作為描述紋理的特征。 對多視點切割方法進行紋理分類實驗，結(jié)果表明方法可有效的提取復(fù)雜的灰度紋理圖像的特征。在國際上常用于紋理描述方法研究的Brodatz紋理圖像全集上，對比常用的紋理描述方法，多視點切割方法的正確分類率最高，使用特征最少。在