多分辨率下的彩色图像分割方法

通过对彩色图像分割方法的研究,提出一种在多分辨率条件下彩色图像的分割方法。通过离散小波变换获得原始图像的低分辨率近似,并利用分水岭算法对低分辨率近似图像进行初始分割。对初始分割区域根据颜色信息和空间关系按照一定的先后顺序进行合并,直到形成理想的分割结果。对合并后的图像应用小波逆变换得到原始分辨率下的分割结果。在低分辨率下进行的分割和合并大大减小了计算量,提高了分割速度。     

线算子引导Gabor小波的视网膜血管分割

视网膜血管自动分割能辅助诊断某些眼底疾病和系统性血管疾病。为了提高血管自动分割的效率,因此提出了一种线算子引导Gabor小波的视网膜血管分割方法。利用线算子检测血管方向的最优匹配角,将其作为Gabor小波变换的旋转角构建4个不同尺度的Gabor小波,并提取4维Gabor小波特征,加上两个线强度和预处理后的图像灰度,构建7维特征向量,采用SVM进行分类。与其他基于Gabor小波的方法相比,本方法只需计算最优匹配角所对应方向的Gabor小波特征,大大降低了多尺度Gabor小波特征提取的计算量,此外线算子特征与Gabor小波特征的良好互补性,有利于提高血管与背景的辨别度。在DRIVE眼底数据库上进行实验,其平均准确率、灵敏度及特异性分别为0. 936 1、0. 823 8及0. 955 4,获得了不错的分割性能。     

基于聚类和小波变换的彩色图像分割方法

提出一种将聚类和小波变换相结合的彩色图像分割方法。首先将图像划分成16×16子块,然后在块中按照视觉一致性准则进行颜色聚类,对于聚类后的子块,提取其颜色特征。利用小波变换得到每个分块的纹理特征,将颜色特征和纹理特征的组合作为对图像进行分割的依据。该方法将聚类算法和小波算法结合,并符合人类视觉特征的分割策略。利用提出的算法对多幅自然图像进行分割实验,实验结果证明该算法的有效性。     

基于小波和模糊聚类的示温漆彩色图像分割算法

针对小波分析和聚类算法用于彩色图像分割的不足,提出了一种结合小波和模糊聚类示温漆彩色图像分割算法.首先通过小波变换模值得到图像各颜色分量的模值,并与颜色特征一起作为颜色特征量;然后根据聚类算法计算欧氏距离;最后根据欧氏距离和颜色特征量,按照模糊C均值聚类算法完成图像分割.实验结果证明,将该方法应用于示温漆彩色图像分割中,取得了较好的效果.     

基于Gabor小波变换的图像纹理特征提取

本文对Gabor小波极其滤波器进行了介绍,对利用Gabor小波变换提取图像特征的方法进行了阐述。     

基于Gabor小波特征的磨粒图像识别新方法

文章给出了一种基于Gabor小波纹理特征的磨粒图像识别新方法,主要是利用Gabor小波设计了一种多通道小波滤波器,对磨粒图像直接进行小波变换,用Gabor小波变换系数的模的平均值和其标准方差来表示抽取的图像特征。把获得的小波特征归一化后输入到改进的BP神经网络分类器进行分类识别。最后,对磨粒图像进行了一系列的仿真实验,结果表明,识别正确率在91%以上,并且识别速度很快。     

基于Gabor小波的无边缘活动围道纹理分割方法

该文提出了一种基于Gabor小波的活动围道纹理分割新方法。该方法先用Gabor小波提取图像的纹理特征,再用Chan-Vese模型进行分割。与其它基于Chan-Vese模型的纹理分割方法相比,基于Gabor小波的活动围道的纹理分割方法有两个优点：一是同时使用纹理特征和灰度信息演化围道,可分割纹理图像和非纹理图像,分割方法的灵活性好;二是在分割多类目标时,采用多级分层式曲线演化方法解决了初始围道难以选择的问题。对自然界真实图像和遥感图像的分割实验结果说明,该文提出的分割方法精度高。     

基于Gabor小波变换和PCA的人脸识别方法

基于Gabor小波在图像表征方面的优越性,阐述了将Gabor小波和主分量分析(PCA)相结合用于人脸识别的方案。对人脸图像进行Gabor小波变换,通过PCA(主分量分析)降维后,计算特征点之间的距离,最后进行人脸识别。     

小波变换和直方图均衡化的保持色调不变彩色图像增强算法

彩色图像增强的目的是保持色调的前提下加强图 像对比度,提高彩色图像视觉效果,文中提出小波变换域内色调不变 彩色图像增强算法,RGB彩色空间中,对各通道进行小波分解,高频部分进行非线性变换, 突出细节信息,然后通过小波逆 变换重构图像,然后对图像进行限制对比度直方图均衡化后与原图比较算出增强因子,最后 处理gamut问题,得到保持色调 不变的增强图像,在相同条件下与其它彩色图像增强算法进行性能比较,实验结果表明,该 算法对质量不同的彩色图像有较 好的增强效果,增强了图像细节和对比度,并具有自适应能力。     

电气测量技术及仪器

TH117.12005051391基于Gabor小波特征的磨粒图像识别新方法/康剑莉,陈罡,毛金明(浙江轻纺学院机电系)//激光与红外.―2005,35(3).―190～192.文章给出了一种基于Gabor小波纹理特征的磨粒图像识别新方法,主要是利用Gabor小波设计了一种多通道小波滤波器,对磨粒图像直接进行小波变换,用Gabor小波变换系数的模的平均值和其标准方差来表示抽取的图像特征.把获得的小波特征归一化后输入到改进的BP神经网络分类器进行分类识别.最后,对磨粒图像进行了一系列的仿真实验,结果表明,识别正确率在91%以上,并且识别速度很快.图2表1参6TH162005051392…