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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。 相似文献
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基于分形参数的中药材显微图象纹理分析 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种基于分形维数分析中药材显微图象的方法。将中药材显微图象视为灰度纹理图象,依据分形布朗运动性质和功率谱法对4种中药材显微图象进行分维数计算。结果表明:中药材显微图象具有分形的特征,分维数能有效地描述纹理的结构与灰度,不同的显微图象对应不同的分维数,分维数可作为分析图象及进一步识别图象的一个定量参数。 相似文献
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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. 相似文献
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本文讨论了催化剂表面SEM图象关于多重分形生长过程的分形和多重分形特性分析。分形维数和多重分形奇异谱是描述分形测度的重要的定量参数;它们也是催化剂活性的测试新主本研究为催化剂的设计提供了崭新的手段。 相似文献
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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。 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
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空间灰度相关图象纹理分割方法 总被引:4,自引:0,他引:4
本文给出了图象纹理分割的空间灰度相关法(SGLDM)中四个描述性强的纹理特征。定义了纹理特征矢量。在此定义基础上,给出了一种新的图象纹理分割方法。最后以四幅分割难度较大的纹理图象实验,说明利用四种纹理特征的方法可以有效地对纹理子图案非随机旋转的图象进行纹理分割。 相似文献
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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。 相似文献
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基于纹理和区域特征的台风卫星云图分割方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在利用GMS红外卫星云图进行无眼台风自动定位方法的研究中,台风云系的分割是处理中关键的一步,文章提出了一种基于纹理和区域特征的台风云系分割方法。首先利用图像的分形维数和灰度特征对台风云系中的密蔽云区进行有效的识别后,然后启动基于区域约束的区域生长计算得到台风云系。 相似文献
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纹理图像分割最常用的方法就是基于特征的纹理分割,即首先提取出图像的纹理特征,在利用提取出的纹理特征来进行特征划分.通过对纹理特征进行划分来实现纹理图像分割的过程所面对的主要困难可以概括为:效率和效果.纹理图像分割算法大多具有较高的时间复杂度,这一方面是因为纹理特征提取比较费时,另一方面较高的特征维数导致特征划分过程的计算量通常比较大.本文提出基于图像四叉树的多尺度分割算法来实现实时图像的粗分割,实验表明此算法可以在保持分割精度的前提下大大降低时间复杂度. 相似文献
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针对边缘检测算法的局限性及灰度水坝图像的特点,提出了一种基于边缘检测及纹理分析相结合的灰度图像分割算法,首先利用边缘检测算法对待处理图像进行边缘检测得到图像的粗分割,然后在原灰度图像中对得到的边缘位置点进行纹理分析,去除检测到的非目标对象的边缘从而得到分割图像,即细分割。将该算法应用到河坝监测系统中,实验证明该算法达到了很好的分割效果。 相似文献
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为了克服原始图割算法在用户选定的像素种子点较少情况下,目标边界容易出现错分这一现象,本文提出了基于K-means和图割(Graph cut,GC)算法相结合的交互式K-均值图割(K-means and graph cut,KMGC)算法,对脑部核磁共振图像(Magnetic resonance image,MRI)
进行交互式操作,该算法通过K-means聚类,对脑部MRI的灰度不均匀性进行了处理,在此基础上,再使用图割算法进一步对脑部MRI进行细化,从而达到有效地分割脑白质和脑
灰质的目的。本文分别在仿真和真实的脑部MRI数据上进行了大量的实验,分别从定量分析和定性分析两个角度对实验结果进行了分析,并与其他分割算法进行了对比,对比实验结果标明,KMGC算法能够有效地对脑部MRI进行分割,并在分割效果上优于其他算法。 相似文献
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本文针对三维核磁共振图像的自动分割问题,结合分水岭算法与SharonE等人提出的SWA分割算法,提出一种基于区域相关性的快速分割算法。该算法的优点是减少了计算复杂核磁共振图像及具有复杂纹理的单张切片图像进行准确的分割 。 相似文献