一種綜合多種方法的紋理圖像分割.pdf

1、紋理圖像分割是圖像處理和模式識(shí)別中一個(gè)重要的研究內(nèi)容，一直以來是人們研究的熱點(diǎn)。紋理圖像分割對于許多計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理的研究具有重要意義，在實(shí)際中也已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用，幾乎出現(xiàn)在有關(guān)圖像處理的所有領(lǐng)域，并涉及各種類型的圖像。其應(yīng)用從醫(yī)學(xué)診斷中的癌細(xì)胞識(shí)別直到從遙感圖片中識(shí)別多種有用的軍事或民用目標(biāo)。 紋理圖像分割把一幅具有不同紋理類別的圖像劃分成幾個(gè)區(qū)域，每一個(gè)區(qū)域都具有一致的紋理特性且對應(yīng)現(xiàn)實(shí)中的實(shí)體。它是紋理圖像處理中很

2、難的一個(gè)問題，因?yàn)樵跊]有先驗(yàn)知識(shí)的情況下，很難知道圖像中包含什么樣的紋理，以及有幾種不同的紋理。紋理圖像分割的過程主要由特征提取和分割算法兩部分組成。依據(jù)特征提取方法的不同主要有三種分割方法：統(tǒng)計(jì)法、結(jié)構(gòu)法和時(shí)頻域法。時(shí)頻域法是近10來年發(fā)展起來的新方法，由于它有許多優(yōu)越性而受到人們的重視。紋理圖像分割最終給圖像的每個(gè)像素分配一個(gè)類別的標(biāo)記。 本文主要研究了基于紋理頻譜特性的特征提取，聚類方法和分類方法，給出了一種基于Gabor

3、小波變換，GMM模型聚類和LS-SVM分類方法的改進(jìn)紋理分割方法。改進(jìn)方法使用多通道Gabor小波濾波器組獲取紋理特征向量，并對這些特征向量進(jìn)行一定的優(yōu)化處理，然后使用GMM模型對采樣后的特征向量進(jìn)行聚類以獲取LS-SVM所需的訓(xùn)練樣本，最后使用LS-SVM分類方法進(jìn)行分割。實(shí)驗(yàn)證明，改進(jìn)方法較好地彌補(bǔ)了聚類分割方法和分類分割方法在分割過程中存在的不足，是一種性能良好的紋理圖像分割方法。同時(shí)，本文將改進(jìn)方法應(yīng)用在石料圖像識(shí)別和數(shù)字文檔圖