纹理图象分割的分形方法研究

在分形维数的基础上研究了将其用于纹理分割的方法。采用差分盒维数（ＤＢＣ）方法和一种改进的边缘保持算法计算象素点的分形维数ＦＤ，基于原始图象的方向性差分和多重分形的概念提取出一组特征，并将Ｋｏｈｏｎｅｎ的ＳＯＦＭ网用于对得到的图象特征矢量进行分类，得到了较好的纹理图象分割效果。最后和特征平滑与Ｋ均值聚类方法的结果进行了比较     

一种彩色纹理图像的分割方法

纹理分析一直是图像理解和计算机视觉等领域研究的重点和难点,现有的纹理分割方法大多集中于研究灰度纹理图像,文中提出一种基于分形理论的BP神经网络原彩色纹理图像分割方法,该方法将彩色图像由RGB色彩空间转换为HSI色彩空间,根据亮度计算分数维、多重分形广义维数谱q-D（q)和“空隙”等纹理特征,同时加入归一化的色度和饱和度作为另外两个分类特征,采用经过有监督训练的BP神经网络作为分类器,通过对纹理图像的分割实验,结果证实该方法行之有效。     

基于分形参数的中药材显微图象纹理分析

提出了一种基于分形维数分析中药材显微图象的方法。将中药材显微图象视为灰度纹理图象,依据分形布朗运动性质和功率谱法对4种中药材显微图象进行分维数计算。结果表明:中药材显微图象具有分形的特征,分维数能有效地描述纹理的结构与灰度,不同的显微图象对应不同的分维数,分维数可作为分析图象及进一步识别图象的一个定量参数。     

基于分形特征的自然景物图象分割方法

提出了一种基于分形特征分割自然景物图象的方法。分割的主要目标是找出景物中的人造物体。首先构造了一组分形纹理特征,给出了图象不同部分的粗糙度及纹理基地大小、方向特性的描述,以此为基础进行图象分割。此外,通过对盒维数方法中的参数拟合性能的分析,对维数估计方法进行优化,理论和实验表明,在自然环境中,该方法能够区 的纹理区域及人造目标,达到满意的分割结果。     

一种基于数学形态学的分形维数估计方法

对于分形维数的估计是基于分形理论的纹理图像分割算法中最重要的环节。由于使用固定划分的规则网格，常用的基于盒计数的分形维数估计算法及其各种改进方法的误差较大；而传统的形态学维数估计算法虽然在准确性上有一定提高．但其时间复杂度偏高。为此提出了一种基于可变结构元的数学形态学分形维数估计方法(VSEM)。该方法将灰度图像视为一个三维空间中的曲面，使用一组不同尺度的结构元分别度量该曲面．根据度量结果与尺度之间满足的指数率来估计图像表面的分形维数。通过恰当的选择结构元和使用递推技术得到不同尺度下的膨胀结果，新方法成功地弥补了现有算法的不足。本文使用了一组合成纹理和一组自然纹理来评估几种常见的分形维数估计算法。结果显示，本文提出的新方法能够在较小的时间复杂度下，得到更为精确的估计结果。最后，将该方法应用于遥感图像的分割。与其他常用的分形分割算法相比，使用该方法估计的分形维数和图像的临域均值作为特征能够得到更好的分割结果。在对比分析和分割实验中表现出的良好性能说明本文提出的分形维数估计算法可以有效地应用于纹理图像分割。     

基于小波分形特征提取的图象分割方法

提出了一种基于小波分解和分形纹理特征计算的图象分割方法,首先考虑对图象进行小波变换,然后对不同通道的子图象提取纹理的分形特征和能量特征,最后用直方图阈值分割方法实现图象的分割,实验表明,该方法对模拟纹理图象以及多少谱遥感图象的分割都取得了满意的效果。     

基于布朗模型和小波变换的图像分形维数计算

图像分形维数是反映图像纹理特征的重要因素,也是图像分割的主要依据;通常,图像的分形维数多数采用盒维数计算方法来得到,但是避免不了计算时阈值选择带来不精确的问题,本文结合小波变换和布朗模型,提出了一种新的计算方法,并且和盒维数方法计算结果进行比较,结果表明,通过本文的计算方法得到的图像分形维数较准确。     

基于布朗模型和小波变换的图像分形维数计算

函像分形维数是反映图像纹理特征的重要因素，也是图像分割的主要依据；通常，图像的分形维数多数采用盒维数计算方法来得到．但是避免不了计算时阚值选择带来不精确的问题，本文结合小波变换和布朗模型，提出了一种新的计算方法，并且和盒维数方法计算结果进行比较，结果表明，通过本文的计算方法得到的图像分形维数较准确。     

基于分形维数的纹理图像分割

纹理图发割过程一般分为特征抽取和特征划分,文中提出一种新的基于分形维数的纹理图像分割方法,在特征抽取上,以分形作为纹理特征,运用图像变换的思想,结合差分盒计数和基于分形布朗自相似模型的分形估计方法。     

基于分形的彩色岩石裂隙分割

纹理分割是图像处理与计算机视觉领域研究的重点和难点.现有的纹理分割方法大多集中于研究灰度纹理图像,该文提出了一种基于分形纹理特征和颜色信息结合的彩色纹理分割算法.该算法将复杂的彩色图像分形维数计算转化为单色图像分形维数的计算,将纹理特征和颜色信息相结合,采用区域生长法来实现分割.通过对彩色岩石裂隙图像的分割实验,结果证实该该方法行之有效.     

基于方向导数的地震剖面图像分割仿真

利用人工地震波进行的地震勘探是目前寻找石油及天然气的主要方法.利用数字图像处理和模式识别技术来自动分割和识别地震剖面图,在油气勘探中具有重要的应用前景.由于地震数据非常庞大,为了在保证分割有效性的前提下提高实时识别能力,提出了基于方向导数的纹理分割法.将方向导数用于提取纹理的微观特征并结合laws纹理能量测度组成特征向量,通过FCM的分类来进行分割.该方法简单,容易实现,并且在分割边缘上具有较低的错分率.最后在Matlab平台上对真实的地震剖面图像进行了纹理分割仿真,得到较好的分割结果.     

基于EMD分解的四元数域无监督纹理分割

提出了一种基于EMD分解的四元数域无监督纹理分割方法。首先采用二维可分离EMD分解提高各图像成份的四元数Fourier频域特征的分离度，再使用四元数Gabor滤波器组进行解析特征提取，最后利用新的模糊c均值聚类评价函数实现无监督的纹理分割。实验结果验证了该方法的有效性。     

基于Gabor多通道滤波和Hopfield神经网络的纹理图象分割

文章针对纹理图象的特点,提出了一种基于Gabor多通道滤波和Hopfield神经网络的纹理图象的分割算法。首先构造一组Gabor滤波器（2－D）提取纹理图象多分辨率和多方向性的空域和频域特征。为了使纹理特征更加明显,在此基础上对滤波图象进行非线性变换,最后利用Hopfield神经网络通过松弛迭代算法实现纹理图象的快速分割,取得了良好的分割效果。     

基于分割的图像超分辨率重构算法

鉴于当前算法不能很好解决重构效果和算法复杂度之间的矛盾,提出了一种基于分割的图像超分辨率重构算法.首先提出了一种基于纹理的图像分割方法,将图像分为纹理较多和较少两个区域,然后针对纹理较少区域提出了改进型小波多尺度插值方法,纹理较多区域提出了固定训练集神经网络方法.本算法综合了小波方法的简单性和神经网络方法的精确性.实验结果表明,新算法重构效果良好,复杂度较低,操作性好.     

基于分形特征纹理图像分割方法

基于地毯法估计分形维数，提出了图像局部分形维数的最优估计方法。然后利用边缘信息和区域增长的方法，对自然场景的分形维数图像进行分割。仿真实验表明该方法分割效果很好，优于基于Hurst变换分割方法。     

粪便镜检图像中红白细胞的分割与识别方法

针对粪便镜检图像中具有弱边界的红、白细胞的识别问题,研究了基于Chan-Vese模型的兼顾邻域区域边缘和纹理综合信息的分割方法。用八向Sobel弥补透明细胞的模糊边缘,通过细胞域内纹理和边缘信息互补而采用兼顾全局和局部能量分布的Chan-Vese模型的分割方法,并采用具备更好的数据泛化作用的随机决策森林进行分类。实验证明,提出的兼顾边界与域内纹理的改进型Chan-Vese分割方法使粪便镜检图像中红、白细胞的分割精度达到了95.3%。该方法对粪便镜检图像中的有形物体具备更高的分辨能力和光学环境适应性。     

岩石表面纹理的分形维数计算

根据盒子计数法的基本思想,利用Matlab数学平台,通过表面轮廓曲线图形与图形所对应的曲线坐标数据计算集料表面纹理的分维数。以Koch曲线作为标准分形曲线进行标定,验证了盒子计数法对纹理图形进行分维数计算的可行性,并得出岩石表面纹理的分维数越大则粗糙程度越复杂。     

基于均值漂移的自适应纹理图像分割方法

提出了一种基于小波多尺度分析和均值漂移的无监督纹理分割方法.该方法利用均值漂移聚类实现基于小波特征的完全无监督自适应多尺度分割,既不需要进行训练也不需要分割类别数等先验知识.该方法根据一定的策略在尺度间进行信息传递,自适应地为图像不同区域确定合适的分割尺度,即纹理内部区域使用粗尺度特征而不同纹理间的交界处使用较细尺度特征,这样就在保证区域一致性的同时更准确地定位图像边缘.对比实验结果表明,该方法在合成纹理和真实纹理图像中都有较好的性能,其多尺度的分割过程类似于人类视觉系统感知,并且较之有监督的传统分割方法也更具优势.