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结合活动轮廓模型的无监督纹理图像分割 总被引:1,自引:0,他引:1
定义了清晰度参数、细节信号能量参数和边缘信号能量参数3个纹理参数,对图像的纹理特征进行分析,以获取原图像的特征能量图;再利用基于简化Mumford-Shah的活动轮廓模型对图像进行纹理分割,该分割模型能较好地处理模糊、缺省的边界,同时具有去噪的功能.利用水平集方法求解该模型,解决了演化曲线拓扑可变的问题.与传统的纹理分析方法相比,文中方法能更好地表达图像中复杂纹理的信号特征.通过对合成纹理图与自然纹理图进行分割及大量实验结果表明:该方法能有效、快速地分割纹理图像. 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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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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提出一种融合边缘流和模糊区域聚类的图像分割方法。选用高精度的灰度边缘流对图像进行分割,得到边缘流的矢量方向和边缘能量,通过曲线演化得到初始分割图像;在初始分割产生的小区域上,综合小区域的色彩空间特征和图像空间特征,进行了模糊区域聚类;将聚类结果用于修正初始分割图像,去除过分割。实验表明,在对岩心图像的分割中,该方法能取得良好的效果。 相似文献
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基于分形理论的SAR图像分割 总被引:2,自引:0,他引:2
SAR(合成孔径雷达)图像包含有相干斑噪声,传统方法不能很好对其进行分割,文章将SAR图像的特点和分形理论相结合,提出了一种新的SAR图像分割方法。该方法首先对原始SAR图像每个像元为中心取两种不同窗口,计算在该两种窗口下基于区域自选的分形维数并求均值,将其作为分形纹理特征。然后根据SAR图像噪声在小波域中的分布特点对SAR图像进行滤波,最后以SAR图像分形纹理特征和滤波后的灰度组成特征向量对SAR图像进行分割。实验结果分析表明,该方法是一种有效的SAR图像分割方法。 相似文献
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靳华 《中国图象图形学报》2000,5(10):857-860
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。 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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针对传统模糊C均值(FCM)聚类算法在处理噪声图像时易受到噪声影响的问题,提出了基于FCM的小波域特征增强的噪声图像分割方法。首先,将噪声图像进行二维小波分解;其次,对近似系数进行边缘增强,同时利用人工蜂群(ABC)优化算法对细节系数进行阈值处理,并将处理后的系数进行小波重构;最后,对重构后的图片使用FCM算法来进行图像分割。选取5幅典型的灰度图像,分别添加高斯噪声和椒盐噪声,使用多种方法进行分割,以分割后图像的峰值信噪比(PSNR)和误分率(ME)作为性能指标,实验结果表明,所提方法分割后的图片相较于传统FCM聚类算法分割方法和粒子群优化(PSO)分割方法分割后的图片在PSNR上最多分别有281%和54%的提升,在ME上最多分别有55%和41%的降低。可见所提出的分割方法较好地保留了图像边缘纹理信息,其抗噪性能与分割性能得到了提升。 相似文献
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文章提出了一种有效的基于颜色和纹理综合特征的图像分割方法。将图像以块为单位进行划分,在YUV空间,提取块的颜色特征和纹理特征,在这种综合特征基础上,采用改进的K均值聚类法进行图像分割。该方法能自适应确定聚类中的参数,且兼顾点的位置连通关系,从而达到了较好的分割效果。 相似文献
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This paper proposes a hierarchical approach to region-based image retrieval (HIRBIR) based on wavelet transform whose decomposition
property is similar to human visual processing. First, automated image segmentation is performed fast in the low-low (LL)
frequency subband of the wavelet domain that shows the desirable low image resolution. In the proposed system, boundaries
between segmented regions are deleted to improve the robustness of region-based image retrieval against segmentation-related
uncertainty. Second, a region feature vector is hierarchically represented by information in all wavelet subbands, and each
feature component of a feature vector is a unified color–texture feature. Such a feature vector captures well the distinctive
features (e.g., semantic texture) inside one region. Finally, employing a hierarchical feature vector, the weighted distance
function for region matching is tuned meaningfully and easily, and a progressive stepwise indexing mechanism with relevance
feedback is performed naturally and effectively in our system. Through experimental results and comparison with other methods,
the proposed HIRBIR shows a good tradeoff between retrieval effectiveness and efficiency as well as easy implementation for
region-based image retrieval. 相似文献
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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. 相似文献