基于人类视觉感知特性的一种纹理图象分割方法

在纹理图象分割的研究领域中,基于人类视觉感知特性的图象分割方法是一个重要的新方向,本文给出了一种纹理图象分割的方法,设计了一组参数不同的2D最佳正交极可分方向滤波器来提取图象特征,然后经过四叉树平滑,用模糊C－均值聚类对图象进行分类,最后进行边缘确定,实验结果表明,这种方法能获得较好的分割效果。     

基于纹理谱的纹理分割方法

纹理分析是图象处理中的一个重要领域。本文提出一种基于纹理谱特征分割纹理图象的方法。它首次将纹理谱特征与区域生长算法结合起来，从而实现了无监督的纹理分割。纹理谱特征具有对方向性敏感等优点，基于纹理谱的纹理图象分割取得了良好效果。     

基于小波变换和ODPSF的纹理图象分割方法

在纹理图象分割的研究领域中,基于人类视觉感知特性的图象分割方法是一个重要的新研究方向,文中给出了一种纺理图象分割的新方法,即将小波变换和方向滤波有效地结合了起来,该方法是根据小波变换的多尺度、多频道滤波的特点,采用小波包提取纹理主频,然后用一种二维最佳正交极可分方向滤波器对纹理有关方向和频率等其他特征进行分割,实验结果表明,这种方法能够获得较好的分割效果。     

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。     

基于纹理基元的图象分割

纹理分割是图象处理的基本问题之一．针对广泛的纹理图象，需要一个高效、鲁棒的分割方法，因此提出了一种基于纹理基元的纹理图象分割算法．首先，以Harr小波为变换工具，得到具有方向性的纹理子图象；然后给出了一种新的纹理基元提取方法，并在此基础上，应用统计方法和矢量场，对纹理区域进行由粗到细的分割．通过这种方法不仅可以对纹理图象进行分割，还可以对同一区域的纹理结构进行描述，从而有利于在这种分割方法基础上，进行更高层次的图象处理．     

一种基于小波分析的纹理背景下的物体分割算法

基于物体和作为背景的纹理图象在线性赋范空间Ｌ１中的能量分布不同这一特点，给出了一种基于小波分析的特征选取方法，由此得到最佳的特征描述并运用分裂－合并算法进行图象分割。这种算法本质上是从灰度分布来分割图象算法的推广，它不仅适用于纹理背景下的物体分割，而且适用于纹理区域和平滑区域组成的复合图象的分割以及不同纹理间的分割。     

综合颜色及空间特征的图象检索方法

针对目前的CBIR,没能有效地结合图象中对象空间信息的问题,提出了一种新的图象分割方法,该方法以线性加权方式融合颜色、纹理特征采用区域增长法对图象进行分割,避免了传统的由于单独采用颜色或纹理特征分割图象而产生的欠分割或过分割问题.根据分割区域的灰度、形状、位置等特征计算图象间的相似度,提出采用图象的灰度特征代替彩色信息以提高查询速度.     

一种新的结合纹理特征的SVM图象分割方法

本文提出了一种新的结合纹理特征的支持向量机图象分割方法,将纹理特征和灰度特征一起组成训练特征向量,利用支持向量机分类方法进行图象分割.该算法结合了纹理特征在图象描述中的重要意义和支持向量机方法在模式识别领域已表现出的优越性能,实验证明其在图象分割中取得了良好的效果.同时,当需要处理一批内容相似,感兴趣区域具有相同纹理、灰度特征的同类图象时,只需对其中一幅代表性的图象进行SVM训练,所产生的分类模型适用于所有该类图象,无需逐幅进行处理,大大简化了运算过程.     

一种基于小波分析的自适应图像分割算法

基于纹理图象和平滑图象的能量分布不同这一特点，给出了一种基于小波分析的自适应局部最优特征选取方法，由此得到最佳的特征描述并进行图像分割。     

基于形态开闭滤波二值标记和纹理特征合并的分水岭算法

为了防止分水岭算法过分割问题 ,研究了一种基于形态处理和纹理分析的图象分水岭分割方法 ,该方法是在分水岭算法的基础上 ,首先对形态梯度图象运用形态开闭滤波器组的方法来获得较好的参考图象 ,然后将提取的二值化初始分割结果作为区域标记来进行分割 .另外 ,为了获得整体目标 ,还定义了一个基于纹理特征的一致性和对比度的检验准则 ,并将其作为区域合并的根据 .该方法应用于多个视频序列初始目标分割的结果表明 ,形态滤波器组的引入很好地防止了过分割 ,并证明基于纹理特征均匀性和对比度的准则对分割区域进行进一步的纹理合并是行之有效的 .     

利用小变换和特征加权进行纹理分割

为了提高纹理图象分割的边缘准确性和区域一致性以及降低分割错误率,提出了一种基于小波变换的利用特征加权来进行纹理分割的方法。该方法包括特征提取、预分割和后分割3个阶段,其中,特征提取在金字塔结构小小以变换的基础上进行;预分割利用均人矣类算法来对原始图象进行初步的分割;后分割则根据预分割的结果对特征进行加权,然后利用最小距离分类器来实现图象的最后分割。与传统的方法相比,该方法在分割错误率、边缘准确性以及区域一致性等方面均有明显的改善。     

树型小波变换在纹理分析中的应用

分析了小波变换的特点,将传统的塔型小波变换和树型小波变换进行了比较,给出了一种用树型小波来提取纹理特征进行纹理图象分割的方法。经过实验结果表明,用树型小波变换可以在纹理分析中获得较好的效果。     

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。     

基于纹理方向的描述和对具有方向性纹理图象的分类与分割

为进一步进行纹理特征分析，从纹理的方向性入手，给出了纹理方向的数学定义式，合理选择差异函数，构造了具有物理意义的纹理方向描述特征向量，数据处理方面，运用模糊贴近度的概念，结合改进后的属性均值聚类算法，对一类具有方向性的纹理图象进行分类与分割实验，取得了较好的结果，试验表明，该方法对纹理的方向性有很好的描述能力。     

具有旋转不变性的纹理分割方法

本文提出了一种具有旋转不变性的纹理分割算法.纹理图象被模拟为三层次过程综合作 用形成的,它们是区域过程、纹理过程和退化过程.整个方法包括具有旋转不变性的纹理特征 抽取、纹理特征的光滑、基于三层次神经元网络的初始分割以及利用多值Boltzmann机的进一 步分割.对自然纹理图象的分割结果证明了算法的有效性.     

基于反应扩散的纹理图象分割

纹理图象分割一直是图象处理中非常活跃的一个领域,各种纹理分割算法层出不穷.本文提出了基于反应扩散的纹理图象分割方法.将纹理图象投射到反应扩散介质表面,在各点形成不同的相位分布.激发反应并通过对周期性动态演化的图象适当组合运算,可以将特定的纹理从图象中分割出来.从试验和计算机模拟两个角度出发,结果证实该方法行之有效.本方法不需要先验知识,且运算速度快,对于简单的纹理图象分割效果较好.     

相位特征提取及在纹理分割中的应用

重视了在生物视觉中起重要作用的相位信息在纹理分割中的重要性并将相位信息用于纹理分割,介绍了常用的相位解缠卷方法及基于最小二乘法的相位解缠卷算法,提出用于分割由两种纹理构成的纹理图象的相位特征提取算法,最后给出了应用相位信息进行纹理分割的实例。     

基于模糊C均值聚类和统计特性的医学图象检索

本文提出了一种基于灰度、形状和纹理特征的医学图象检索方法.图象被模糊C均值聚类算法预先分割成互相不重叠的子图象,然后对这些子图象分别提取特征,从而获得整幅图象的特征向量.分割后的各子图象和均方差特征描述了原图象的灰度分布情况,二值化后的7个不变矩和7个纹理特征描述了图象的形状和纹理信息.实验结果表明,该算法能够比较有效地应用于基于内容的医学图象检索中,在查全率和查准率上都优于实验中其他两种方法.     

基于小波包特征的纹理影像分割

利用小波包变换来检测纹理图象上的灰度变化，以得到多分辨率、多方向性的微观统计特征图象，在此基础上用Ｅｎｖｅｌｏｐ算法提取基于边缘信息的纹理特征，为了克服纹理特征之间的相关性，采用了子空间分类器对纹理特征图象进行分类，取得了较好的分割效果。     

一种基于主矢量集的纹理图象分析方法

描述了一种基于多维纹理主矢量集与相应能量集的纹理图象表示及分析方法,并给出了由纺理图象求得主矢量集及相应能量集的计算过程,为了将该方法用于纹理识别及分析,文中讨论了在上述表示时,纹理图象的相似度度量,给出结构误差及能量的计算公式及两种计算结构误差、能量主总误差的算法,最后给出了用上述方法由计算机对Ｂｒｏｄａｒｚ的自然纹理图象及人工合成的规则纹理图象分析的实验结果,并与共发矩阵法作了比较,实验表明该