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侯艳丽 《计算机技术与发展》2012,(5)
针对传统的只用纹理的一种特征进行纹图像分割时的分割错误率较高的问题,提出了一种融合多特征的纹理图像分割算法.该方法综合考虑纹理的空间特征和频域特征,其中,空间特征提取在支持向量数据域描述的基础上进行;频域特征提取则利用改进的小波框架反映不同尺度间的特征;在此基础上,利用k均值算法对融合后的纹理特征进行聚类从而完成纹理图像的分割.实验结果表明与传统的只利用纹理的一种特征进行分割相比,该方法的错误率明显降低,同时在边缘准确性和区域一致性上都得到了明显的改善 相似文献
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基于去降Mallat离散小波变换的彩色图像分割 总被引:5,自引:0,他引:5
该文针对Mallat快速离散小波变换,提出了一种利用变换平移不变性的离散小波变换的彩色图像分割方法。首先对原始图像进行平移不变性的小波变换,然后提取颜色和纹理特征,并采用k均值算法进行分割。实验表明该方法对纹理图像和彩色自然图像都具有较好的分割效果。 相似文献
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基于小波变换的纹理图像分割 总被引:8,自引:1,他引:8
基于小波的纹理图像分割方法是把小波变换应用于纹理的特征提取。通过对原始纹理图像进行高阶小波分解,构成每个象素对应一个特征矢量,对所提取的特征利用均值举类算法进行分类,最终获得图像的分割结果。为了提高纹理分割图像的边缘准确性和区域性以及降低分割错误率,提出了利用特征加权来进行后分割的方法。 相似文献
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由于存在相干斑噪声的影响,给SAR图像分割造成很大的困难,提出一种基于多尺度特征融合的SAR图像分割方法。该方法利用快速离散curvelet变换提取图像的纹理特征,利用平稳小波变换提取图像的统计特征,将两种多尺度特征融合成高维的特征向量,采用模糊C均值聚类的方法进行分割。在仿真SAR图像和真实SAR图像的分割实验结果表明,提出的方法优于单独采用小波变换进行SAR图像分割的方法,在消除均质区内碎块的同时,使得边界更为精准和平滑。 相似文献
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提出了一种基于对偶树复小波变换的模糊纹理图像分割算法,该方法包括纹理特征提取和纹理分类两个阶段,其中,特征提取在对偶树复小波变换的基础上进行;纹理分类可以直接用模糊C均值算法进行聚类从而完成纹理的分割,但由于该算法中隶属度函数是基于样本到类中心的距离设计的,这对非球形分布数据很不合理,针对该问题,引入样本与样本的紧致度来度量类中各个样本之间的关系从而修正隶属度函数,并将其用于纹理分类。实验结果表明与模糊C均值算法在运行时间上相差不大的情况下,改进的方法在分割精度、边缘准确性和区域一致性上都得到了明显的改善。 相似文献
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以对偶树复小波变换为基础,提出了一种提取纹理图像变换域统计特征,进而实现图像非监督分割的方法。该方法用Gamma分布和对数正态分布建模对偶树复小波系数的模值,将两种分布的参数综合起来作为像素特征,利用边缘保持的平滑技术(EPNSQ)进行特征平滑,最后使用K-均值聚类方法实现特征分类,得到图像的非监督分割结果。实验结果表明所提取的特征可以有效地表征不同的纹理,基于该特征得到了更为精确的图像分割结果。 相似文献
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一种基于纹理的图像分割方法 总被引:6,自引:0,他引:6
提出了一种基于多进制小波变换的纹理特征提取方法,通过对小波系数的标准差作为纹理测度以生成特征向量,利用模糊c-均值聚类算法进行纹理分割,获得了较好实验结果。 相似文献
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提出了一种基于多进制小波变换的多纹理特征提取方法,通过对小波系数的标准差作为纹理测度以生成特征向量,利用模糊c-均值聚类算法进行纹理分割,获得了较好的实验结果。 相似文献
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侯艳丽.杨国胜 《计算机工程与应用》2007,43(34):74-77
提出了一种基于小波变换和均值偏移的无监督纹理图像分割算法。首先用小波变换对图像进行二级小波分解,然后用均值偏移算法估计出粗尺度上对应的聚类数目,并结合模糊c均值算法进行聚类,在此基础上,用定义的阈值函数和Fisher判据确定出细尺度上每个初始聚类中心的一个同组,从而实现图像的由粗到细的分割。实验结果表明,在分割精度相差不大的情况下,该方法解决了传统聚类方法所存在的需要聚类数目和对初始聚类中心敏感问题。 相似文献
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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。 相似文献
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纹理分割是图像模式识别中的关键步骤,但直到现在仍然没有一种有效的方法能够解决。本文提出了一种新的基于小波变换和蚁群算法的纹理分割方法。该方法首先用小波变换提取图像不同频带的纹理特征,然后提出具有聚类能力的蚁群算法数学模型,并用这个模型来进行分割。实验结果表明,该方法是一种有效的纹理分割方法。 相似文献
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基于不完全树结构小波变换及模糊聚类神经网络的纹理分割 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种新的不完全树结构小波变换用于纹理特征提取,给出了一种一人类视觉过程相一致的多分辨率多通道纹理分析方法,它由:1)特征提取:使用不完全树结构小波变换抽取纹理特征;2)基于模糊神经 网络的特征粗分类:①基于样本分布密度的模糊Kohonen聚类网络权植初始化,②使用缩减的特征向量对网络进行训练,得到粗分割结果;3)细化粗分割结果等几部分构成。实验结果证明了其有效性。 相似文献
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针对改进的模糊C均值聚类算法在进行图像分割时构建的邻域权值函数未能同时考虑空间结构信息和灰度值域信息,而导致对噪声敏感及边缘纹理信息的处理粗糙的问题,提出了一种结合小波变换和改进邻域权值的FCM算法.该算法首先在原始灰度图像的基础上进行小波多分辨率分析的自适应阈值去噪处理;然后在重构图像上结合双边滤波的思想构建一个基于图像块局部空间邻域信息和灰度值域信息的改进邻域权值函数.实验结果表明,该算法比传统FCM算法以及FCM的改进算法有更高的分割精确度,对强噪声更具鲁棒性,图像边缘也更加平整. 相似文献
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