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文檔簡介
1、隨著圖像數(shù)據庫的廣泛應用,基于圖像紋理的檢索已經變成了一項重要,同時也是復雜的工作?,F(xiàn)實世界中,紋理是一個非常普遍的現(xiàn)象,有許多不同的來源:首先,很多小的物體組成的圖像可以被認為是紋理;例如,草、樹、灌木叢、小石頭、和頭發(fā)。其次,有很多小物體組成的有規(guī)律的形狀的物體表面,也可以認為是紋理。例如,印度豹、美洲豹身上的斑點,老虎或斑馬身上的條紋,樹皮、木頭和皮膚上的圖案。紋理研究中有三個基本的問題:紋理分割、紋理合成和紋理恢復。紋理分割是把
2、圖片分成不同的部分,每個部分內有近似的紋理;紋理合成是尋找如何利用局部的圖像特征來構造大片紋理區(qū)域的方法;紋理恢復形狀是利用圖像紋理恢復物體表面的方向和形狀。 為了更簡單、快速地搜索圖像庫中的圖像,本文基于圖像紋理的非監(jiān)督分割,提出了新的圖像分類方法。通過對每一紋理圖像進行這種非監(jiān)督紋理分割,提取紋理的特征向量,然后運用這些參數(shù),根據假設檢驗進行紋理的分類和融合。 圖像分割就是將圖像分割成若干互不交迭的區(qū)域,每一個區(qū)域都
3、有大致相同的像素組成。例如,這些區(qū)域可能是亮度相同或顏色相同,說明這些區(qū)域屬于同一個物體或者一個物體的同一部分,而相鄰的區(qū)域之間有明顯的屬性差別。分割是計算機視覺和圖像分析中十分重要的組成部分,通過分割可以區(qū)分出圖像中重要的區(qū)域。在許多重要的應用中,如何定義相似性和一致性是一個基礎的問題。紋理分割就是確認圖像中相同的紋理區(qū)域,目前有很多紋理分析的方法。如果已知一組紋理,圖像的分割和檢索就能夠看作是一種監(jiān)督分類的工作,在模式識別和概率統(tǒng)計
4、中有許多方法進行這種檢驗。圖像分割方法主要分為基于簡單的統(tǒng)計模型獲得的概率密度函數(shù)、基于圖像的灰度和紋理的度量等,可以通過局部的統(tǒng)計模型和邊緣信息來從背景中分割和區(qū)分重要的區(qū)域。分割方法有許多種,在相應的文獻中都有介紹。對已有的方法進行比較表明,運用參數(shù)的最大似然估計或最大后驗估計的近似方法是一種較好的方法,但是其中計算分類標記區(qū)域的最大后驗概率將是一個非常復雜的問題。基于相似紋理的圖像檢索和非監(jiān)督紋理分割之間存在著緊密的關系。圖像檢索
5、要求在數(shù)據庫中搜集與所給檢索圖像最相近的一些圖像;分割是為了給出的圖像分割成最大的相同區(qū)域。因為同一性可以定義為同一個區(qū)域中局部紋理相似度量的平均,因此這些工作與相似度量的關系十分緊密。 本文提出了一個非監(jiān)督紋理分割方法,它不僅可以識別復雜的圖像,并能描述區(qū)域內容的變化。這種方法可以認為是將分割和類別參數(shù)估計同時進行,其中最優(yōu)的分類參數(shù)是由最小二乘法計算出。將分割和類別參數(shù)看成隨機變量,并對它們同時進行估計,可以同步地估計出來它
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