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．     

基于小波变换的纹理图像分割

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。     

基于纹理方向的描述和对具有方向性纹理图象的分类与分割

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。     

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。     

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。     

基于小波变换和蚁群算法的纹理分割

纹理分割是图像模式识别中的关键步骤,但直到现在仍然没有一种有效的方法能够解决。本文提出了一种新的基于小波变换和蚁群算法的纹理分割方法。该方法首先用小波变换提取图像不同频带的纹理特征,然后提出具有聚类能力的蚁群算法数学模型,并用这个模型来进行分割。实验结果表明,该方法是一种有效的纹理分割方法。     

基于人类视觉感知特性的一种纹理图象分割方法

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方向,本文给出了一种纹理图象分割的方法,设计了一组参数不同的2D最佳正交极可分方向滤波器来提取图象特征,然后经过四叉树平滑,用模糊C－均值聚类对图象进行分类,最后进行边缘确定,实验结果表明,这种方法能获得较好的分割效果。     

小波变换在三维医学图象分割中的应用

本文将多尺度小波变换应用到三维医学图象分割中的阈值选取中．由于小波变换在较大尺度，由噪音引起的细小突变较少，可描述信号的整体行为，取较大尺度的由负到正的零交叉点来确定图象的阈值，再逐步到相邻的小尺度由粗到精地确定精确的阈值．用以上算法对三维医学图象进行二值化后，根据待提取组织或区域的特征，再选取合适的数学形态学操作，最后对区域进行种子填充．从实验结果可以看出分割效果较好，能够满足三维重建的要求．     

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.     

树型小波变换在纹理分析中的应用

分析了小波变换的特点,将传统的塔型小波变换和树型小波变换进行了比较,给出了一种用树型小波来提取纹理特征进行纹理图象分割的方法。经过实验结果表明,用树型小波变换可以在纹理分析中获得较好的效果。     

一种基于区域分割的多尺度遥感图像融合方法

光谱保持和高分辨率保留是图像融合的重要问题,提出了一种区域分割和小波变换相结合的多尺度遥感图像融合方法。首先对经过配准的待融合图像进行小波变换,然后对变换后的低频系数进行基于区域标准差的分割,将低频系数分为目标信息和背景信息,接着对目标信息采取基于绝对值的融合,对背景信息采用基于灰度误差的融合。对小波变换后的高频系数采用基于清晰度的融合规则,最后进行小波逆变换得到融合图像。将该方法和几种常用融合方法进行对比分析,结果表明:该方法在有效地保持多光谱影像光谱信息的同时,可以有效地提高融合影像的空间细节信息,有利于后续进行信息提取和图像分类。     

基于边缘信息的工业CT图像分割法

由于CT技术各方面的原因,工业CT扫描测量图像质量不是很理想。要获得精确的测量数据,必须进行准确的图像分割。该文采用多尺度二维小波变换模极大值作为分裂合并图像分割的一致性度量,采用四叉树结构作为图像块的初始划分,设置合适的门限值抑制噪声的干扰并提取出图像边缘信息。实验证明,对于皮鞋内嵌的CT测量图像该算法比常规的算法更理想,能够准确分割出皮鞋的内外腔边缘。     

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。     

用多尺度小波变换进行边缘检测算法的研究

提出一种用多尺度小波变换局模最大值进行边缘检测的算法，并将该算法与经典的Ｓｏｂｅｌ算子进行比较，结果表明用该算法进行边缘检测是可行的。     

A DSP based frequency domain approach for classification of transmission line faults

This paper employs a digital signal processing (DSP) based frequency domain approach using wavelet multi-resolution analysis (MRA) to overcome difficulties such as fault inception angle, fault impedance and fault distance associated with conventional time domain approach employing voltage and current based measurements for fault classification in case of digital relaying of transmission line. The frequency domain approach for fault classification algorithm uses wavelet MRA technique to extract the features of the current signals based on harmonics generated at the instant of occurrence of fault due to abrupt change of currents in a three phase transmission line. Since choice of particular wavelet plays a vital role for extracting features of generated harmonics, therefore an attempt has been made in this proposed research to extensively investigate using 16 wavelets to establish the superiority of Db4 wavelet over other standard wavelets for accurate fault classification.     

基于小波变换的自适应阈值三维图像分割

图像分割技术是由图像处理到图像分析的关键步骤,应用基本的分割技术很难得到精确的阈值。研究了三维图像分割技术,提出一种自适应阈值三维图像分割技术,先对三维图像分解成一系列二维图像,根据小波变换理论,分析不同分辨率下小波变换的特点,确定分割区域数和分解层次,再由低分辨率开始对每幅二维图像直方图进行小波变换,逐步到最高分辨率,并根据不同分辨率下小波变换结果,由粗到细地自动设定精确的阈值分割每幅二维图像,最后将多幅二维图像合成三维图像。实验表明了该方法的有效性,能够满足目标识别的要求。     

一种层次化的目标表示方法

提出一种支持自底向上的目标识别策略的线画图象的表示方法。该表示建立在一种基于线→角→面的层决上,它的低层表示可以使预识别过程能够以简单的统计方法实现,高层表示支持在模型知识约束下的匹配。     

基于小波变换的SAR图像分割

SAR(合成孔径雷达)图像包含有相干斑噪声,传统方法不能很好地对SAR图像进行分割,该文结合SAR图像和小波变换多分辨分析的特点,提出了一种新的SAR图像分割方法。首先利用小波变换提取SAR图像的纹理特征信息,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图像小波能量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。实验结果表明,该方法是一种有效的SAR图像分割方法。     

基于小波变换的图像分割研究

基于多分辨率分析的图像分割技术是当前图像处理的重要内容,提出了小波变换多分辨率分析方法与改进分水岭分割算法相结合的综合分割方法.此方法利用逐层影射和小波反变换可以得到高分辨率图像,与在原始图像上直接进行传统分水岭分割算法相比较,该方法的实验结果能有效地减少分水岭算法图像过分割现象,经实验证明了该方法的有效性和实用性.