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.     

基于小波模糊聚类的均质纹理和非均质纹理图象检索

基于内容的图象检索是近年来的研究热点 ,为此提出了一种自动区分均质纹理和非均质纹理图象 ,并对这两类图象分别进行检索的算法 .算法首先从图象离散小波变换的低频子带提取一定的颜色和纹理特征用于模糊聚类 ,将图象的低频子带分割为一定的区域 ;然后根据分割的结果将图象自动语义分类为均质纹理或者非均质纹理图象 ;最后对均质纹理和非均质纹理图象分别提取不同的特征矢量 ,并按照一定的相似度准则检索图象 .实验结果表明 ,该算法具有良好的均质纹理和非均质纹理图象分类和检索性能 .     

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。     

均值偏移法在核磁共振图象分割中的应用

文中采用均值偏移算法对加标记核磁共振(MR)图象的幅度谱进行模式分类构造低通滤波器,滤波后的频谱经傅立叶反变换后生成去网格标记的MR图象.然后运用Snake-GVF方法对结果图象进行分割,能够获得较好的左心室内膜边界.结果表明均值偏移算法应用于加标记MR图象分割是有效的.     

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 .     

面向摄像整纬器的织物纹理图像识别方法

光电整纬设备存在织物品种适应性不强、检测识别死角、检测精度不佳等缺点。提出基于摄像检测的整纬系统,使用CCD摄像机取代传统光电式整纬机的光电探头。采用傅氏变换功率谱自配准性质的纹理识别算法,利用基于统计的阈值分割在极坐标系上建立映射关系,从而得到织物的纬斜参数,再通过整纬器的自动控制系统对布料的纬斜程度及时做出纠正。通过对机织布、针织布、斜纹布和网眼布等不同种类织物的仿真验证了该算法的有效性和适应性。     

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.     

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。     

一种改进的基于样例的图像修复方法

以基于样例修补的目标移除方法为基础,改进了基于样本块的图像修补方法。在自然图像上通过傅里叶变换,发现许多自然图像具有方向性纹理的特征,将搜索空间约束到纹理方向的范围,优化了Criminisi方法优先块的选取,提高了搜索精度;并通过在源图像区使用图像分割的方法实现分区,使搜索目标块仅在其相邻的源区域内搜索,进一步缩小样本图搜索范围,增强搜索的准确性。在自然图像上进行的实验结果表明:改进的方法不仅显著提高了图像修补的时间,且有效地维持了图像的线性结构,取得了良好的修补效果。     

Unsupervised detection and localization of structural textures using projection profiles

The main goal of existing approaches for structural texture analysis has been the identification of repeating texture primitives and their placement patterns in images containing a single type of texture. We describe a novel unsupervised method for simultaneous detection and localization of multiple structural texture areas along with estimates of their orientations and scales in real images. First, multi-scale isotropic filters are used to enhance the potential texton locations. Then, regularity of the textons is quantified in terms of the periodicity of projection profiles of filter responses within sliding windows at multiple orientations. Next, a regularity index is computed for each pixel as the maximum regularity score together with its orientation and scale. Finally, thresholding of this regularity index produces accurate localization of structural textures in images containing different kinds of textures as well as non-textured areas. Experiments using three different data sets show the effectiveness of the proposed method in complex scenes.     

Fault segmentation in fabric images using Gabor wavelet transform

Gabor wavelets have been successfully applied for a variety of machine vision applications such as Texture segmentation, Edge detection, Boundary detection etc. As the Fourier transform is not suitable for detecting local defects, and the Wavelet transforms posses only limited number of orientations, Gabor wavelet transform is chosen and applied to detect the defects in fabrics. Gabor filters scheme that imitates the early human vision process is applied to the sample under inspection. Defects can be automatically segmented from the regular texture by applying the proposed method. Proper thresholding ensures segmentation of the defect from the texture background. The results obtained using this method confirms its efficiency. This can also be applied to detect defects on surfaces and materials that have regular periodic texture.     

基于去降Mallat离散小波变换的彩色图像分割

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。     

基于图像纹理和小波变换的聚类分割方法

针对纹理图像,本文提出了一种基于图像纹理特征的非学习分割方法。采用小波变换和快速k-means聚类分割算法,减少了整个处理过程的运算量。为了保证分类算法的精确性,运用了总体流量变化最小（Total Variation Flow）[1]非线性去噪方法对图像进行预处理,从而将减小图像噪声污染带来的分割误差。在图像特征的提取上,运用Gabor滤波器原理生成滤波空间,并让图像通过滤波空间而生成特征向量空间。通过制定一个快速寻优策略,从而达到分割图像的目的。     

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．     

基于方向性的多通道纹理图象分析及重构

纹理的各向异性特征（方向性）对于纹理分析有着重要意义。该特征的分析和描述，对纹理表征和图形化建模提供了重要的思路，在对纹理各向异性特征分析的基础上，提出了一种新的纹理图形化建模方法，基于各向同性和各向异性分离的思想，分别从频域和空域研究了纹理图象的方向性及非方向性特征。导出了确定纹理主控方向的有效计算方法，和残余图象的随机场模型逼近，并将分析所得的参数用于纹理的综合，实验结果和性能分析与比较皆证实了该方法的有效性和灵活性，表明能量多通道分析对于方向性纹理的表征和重构是一种行之有效的方法。     

窗户纹理的时频描述及其在建筑物提取中的应用

航空影像中，窗户纹理的合理描述对建筑物提取具有重要意义。依据灰度图像中窗户区域呈现出的明暗变化规律，在建筑物垂直边缘检测的基础上，利用时频分析和Radon变换描述了窗户纹理的周期性和方向性。实验结果表明，合理地描述窗户纹理可用于获取较高层建筑物存在的确凿证据、其垂直边缘的准确位置以及局部墙面水平方向，其为建筑物检测和三维信息的获取提供了一条新的有利途径。     

基于形态学聚类算法图像配准仿真研究

研究图像配准精确度问题。由于两张图片几何关系及量度均有不同,要达到配准效果应有空间一致性。传统的聚类图像配准算法进行图像配准时,配准精度较低,算法复杂度高等不足。为了有效提高图像配准的精确度,提出了一种改进的数学形态学和聚类算法相结合的图像配准方法。算法首先改进的基于空间模式均值聚类对图像进行区域分块,并对分块的位置进行空间聚类,并准确计算出基准图像的最后的配准位置,并采用数学形态学方法对配准后的图像进行边缘处理,最后评估配准图像的质量。仿真结果表明,提出的改进的算法有效的提高了配准精确度,是一种可行性有效的图像配准算法,为图像配准提供了依据。