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。     

分割双纹理图像的最佳Gabor滤波器设计方法

本文提出了一种用单Gabor滤波器分割双纹理图像时最佳Gabor滤波器的设计方法.该方法根据纹理图像能量在频域上的分布相对集中但并不局限于单一频率的特性,通过比较两类纹理之间的Fourier功率谱密度来设计最佳Gabor滤波器.与现有的方法相比,它具有计算量小、分割效果好的特点.另外它还提供了一种根据Gabor滤波器的频率带宽参数来指导搜索最佳滤波器的新策略,这与人类视觉系统的特性是相吻合的,具有很强的可操作性.