基于小波包變換的紋理圖像分割.pdf

1、紋理分割一直以來是圖像處理和模式識別中一個重要的研究內(nèi)容，也是人們研究的熱點。它是依據(jù)同一紋理的一致性特征或不同紋理之間的特征差別，將紋理圖像分割成若干有意義的區(qū)域，每個子區(qū)域都具有相同的紋理。和許多紋理分析和紋理建模的紋理分割方法不同，本文將無下采樣的小波包分解算法和偏微分方程方法中的矢量圖像測地活動輪廓模型相結(jié)合，提出了一種性能良好的紋理圖像分割算法。 論文首先回顧了小波的基本理論，分析了小波的性質(zhì)以及其對于圖像處理應(yīng)用的影

2、響。主要從小波的多分辨分析導(dǎo)出了尺度函數(shù)和小波函數(shù)的二尺度關(guān)系，該關(guān)系的建立為小波的分解與重構(gòu)算法奠定了基礎(chǔ)。 其次，介紹了常用的圖像分割算法，重點分析了基于紋理分析的圖像分割算法，總結(jié)了各種紋理分析算法的優(yōu)缺點。 接著，描述了偏微分方程方法中活動輪廓模型進(jìn)行分割的原理，重點分析了測地活動輪廓模型進(jìn)行圖像分割的原理，討論并實現(xiàn)了該模型的數(shù)值化算法。 最后，在前述理論與算法基礎(chǔ)上提出了一種基于小波包變換的紋理圖像分