| 利用总变分最小化方法的无监督纹理图像分割 |
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| 作者姓名： | 蔡国雷 杨鸿波 邹谋炎 |
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| 作者单位： | [1]中国科学院电子学研究所,北京100080 [2]中国科学院研究生院,北京100080 |
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| 摘 要： | 纹理图像的分割是图像处理领域中的一个典型难题。不同于传统的提取纹理特征量进行纹理分割的方法,本文将图像复原和重建中的总变分最小化方法和活动围道分割方法相结合,提出了一种简单的线性纹理模型。利用总变分最小化方法在保持图像大尺度棱边信息的基础上对纹理体现的局部小尺度周期性灰度振动细节进行平滑得到简化的图像原型。对其进行分割获得不同纹理区域之间的低定位精度的边界围道,再利用原始图像对围道进行高精度细化。在总变分最小化导致的非线性扩散方程求解过程中,运用AOS(additive operatorr splitting)数值算法以改进算法效率。实验结果表明,该方法能很快提取出纹理图像的简化图像,同时是一种无监督的纹理分割方法。
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| 关 键 词： | 最小化方法 总变分 纹理图像分割 监督 非线性扩散方程 分割方法 图像处理 纹理分割 活动围道 图像复原 纹理模型 定位精度 求解过程 算法效率 数值算法 特征量 周期性 小尺度 边信息 大尺度 高精度 再利用 提取 灰度 边界 |
| 文章编号： | 1006-8961(2005)04-0489-05 |
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