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。     

基于纹理谱的纹理分割方法

纹理分析是图象处理中的一个重要领域。本文提出一种基于纹理谱特征分割纹理图象的方法。它首次将纹理谱特征与区域生长算法结合起来，从而实现了无监督的纹理分割。纹理谱特征具有对方向性敏感等优点，基于纹理谱的纹理图象分割取得了良好效果。     

纹理图象的多信道滤波分割方法

纹理图象的分割分类方法是目前图象处理和机器视觉研究中的一个前沿课题，传统方法大多基于形态结构和统计描述，与人类视觉机理相脱节，无法进一步提高分精度。本文介绍了近几年来兴起的一类全新的方法，即基于空间／空间频率（ｓ／ｓｆ）平面的多信道滤波法，这类方法与人类视觉机理很好的吻合，对于人工纹理和自然纹理都能获很好的分割效果。     

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。     

空间灰度相关图象纹理分割方法

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。     

一种新的结合纹理特征的SVM图象分割方法

本文提出了一种新的结合纹理特征的支持向量机图象分割方法,将纹理特征和灰度特征一起组成训练特征向量,利用支持向量机分类方法进行图象分割.该算法结合了纹理特征在图象描述中的重要意义和支持向量机方法在模式识别领域已表现出的优越性能,实验证明其在图象分割中取得了良好的效果.同时,当需要处理一批内容相似,感兴趣区域具有相同纹理、灰度特征的同类图象时,只需对其中一幅代表性的图象进行SVM训练,所产生的分类模型适用于所有该类图象,无需逐幅进行处理,大大简化了运算过程.     

一种新的基于局部傅立叶级数的纹理描述子

纹理分析在图象分析和模式识别中起着非常重要的作用,而纹理描述又是其中一个基础的研究课题。由于均匀纹理其局部的灰度分布与空间关系在整体上具有周期性,因此可以用这种局部信息来很好地刻划不同纹理的差异。为了获得良好的纹理分类效果,利用象素点八近邻灰度之间的空间相关性,提出了用八近邻的傅立叶级数作为纹理刻划的新方法。该方法视象素点的八近邻为周期列,并首先通过计算其傅立叶级数,进而来得到整幅图象的局部傅立叶级数图,然后将通过对该傅立叶级数图幅值进行量化而获得的直方图作为纹理描述子（该纹理描述子具有平移旋转不变性）;最后用13种Brodatz纹理来进行分类。实验结果表明,该描述子具有良好的分类能力。     

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。     

基于纹理分析的去图象噪声研究

针对中巴卫星高分辨率CCD相机接收影像存在明显的条带噪声，本文提出了基于纹理分析的去条带方法，即将图象上具有特定特征的噪声信息看作是某种对应的纹理特征，在基于纹理特征滤波法进行图象预处理的基础上，再用灰度共生矩阵法进行直方图平滑，以进一步消除局部噪声．     

基于离散平稳小波变换和FCM的纹理图像分割

采用离散平稳小波变换对纹理图像进行分解,以各层小波系数中能量为特征相向量,采用模糊c-均值聚类（FCM）对图像分割,并对分割方法进行了改进,提出采用网格法,将图像分解成若干子图像,对图像进行粗分割,再对边缘部分的网格进行细分的两步分割法。试验结果表明该方法显著提高了分割速度和精度。     

基于小波包框架及主成份分析的纹理图像分割

由于纹理图像的信息主要集中在中频区域,利用小波包框架分解纹理图像得到的子图既与原图的大小相同,同时也保留了中频信息,因此可以从子图中提取特征用于分割。为减少特征维数,在同一子通道中只保留具有最大方差的子图作为初始特征图,再从每一个初始特征图中分别提取多维特征。为去除特征中噪声的同时保持特征中的边缘,提出四分均值滤波器对特征滤波。为进一步减少特征间的冗余信息,降低聚类分析的计算负荷,采用主成份分析法不但保留了原有特征中的主要信息,而且使得特征维数有大幅度的减少。模糊c-均值聚类法实现了对于特征的聚类。利用该文的方法分割Brodatz纹理集中的纹理图组成的测试图,达到了较高的准确率。     

Texture segmentation using hierarchical wavelet decomposition

This paper presents a texture segmentation algorithm based on a hierarchical wavelet decomposition. Using Daubechies four-tap filter, an original image is decomposed into three detail images and one approximate image. The decomposition can be recursively applied to the approximate image to generate a lower resolution of the pyramid. The segmentation starts at the lowest resolution using the K-means clustering scheme and textural features obtained from various sub-bands. The result of segmentation is propagated through the pyramid to a higher resolution with continuously improving the segmentation. The lower resolution levels help to build the contour of the segmented texture, while higher levels refine the process, and correct possible errors.     

基于EMD分解的四元数域无监督纹理分割

提出了一种基于EMD分解的四元数域无监督纹理分割方法。首先采用二维可分离EMD分解提高各图像成份的四元数Fourier频域特征的分离度，再使用四元数Gabor滤波器组进行解析特征提取，最后利用新的模糊c均值聚类评价函数实现无监督的纹理分割。实验结果验证了该方法的有效性。     

利用小变换和特征加权进行纹理分割

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。     

Texture classification using fuzzy uncertainty texture spectrum

A new method using fuzzy uncertainty, which measures the uncertainty of the uniform surface in an image, is proposed for texture analysis. A grey-scale image can be transformed into a fuzzy image by the uncertainty definition. The distribution of the membership in a measured fuzzy image, denoted by the fuzzy uncertainty texture spectrum (FUTS), is used as the texture feature for texture analysis. To evaluate the performance of the proposed method. supervised texture classification and rotated texture classification are applied. Experimental results reveal high-accuracy classification rates and show that the proposed method is a good tool for texture analysis.     

基于对偶树复小波变换的模糊纹理分割

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。     

利用多进制小波变换和模糊c-均值聚类进行纹理分割

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。     

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。