基于結(jié)構(gòu)張量特征值的紋理圖像分割模型

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1、第7期電子學(xué)報(bào)Vol.41No.7 2013年7月ACTAELECTRONICASINICAJul.2013基于結(jié)構(gòu)張量特征值的紋理圖像分割模型張善卿,張坤龍(杭州電子科技大學(xué)圖形圖像研究所,浙江杭州310018)摘要:通過對(duì)結(jié)構(gòu)張量的研究和對(duì)紋理圖像的分析,提出了一種基于結(jié)構(gòu)張量特征值的標(biāo)量型紋理特征描述,將其和原圖像分別嵌入到兩相模糊區(qū)域競(jìng)爭(zhēng)模型和CV模型中,給出了一種紋理和灰度相結(jié)合的無監(jiān)督紋理圖像分割模型.為獲得新模型的全局最優(yōu)解,采用了Chambolle對(duì)偶法加以實(shí)現(xiàn).針對(duì)自然和合成紋理

2、圖像進(jìn)行了相關(guān)實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明該模型特征數(shù)據(jù)維數(shù)少,具有較快的收斂速度和更準(zhǔn)確的分割效果.關(guān)鍵詞:結(jié)構(gòu)張量;紋理圖像分割;對(duì)偶法;模糊區(qū)域競(jìng)爭(zhēng)中圖分類號(hào):TP391141文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):0372-2112(2013)07-1324-05電子學(xué)報(bào)URL:http://www.ejournal.org.cnDOI:10.3969/j.issn.0372-2112.2013.07.013TextureImageSegmentationModelBasedonEigenvaluesofStructu

3、reTensorZHANGShan-qing,ZHANGKun-long(InstituteofGraphicsandImage,HangzhouDianziUniversity,Hangzhou,Zhejiang310018,China)Abstract:Throughtheresearchonthestructuretensorandtheanalysisofthetextureimage,ascalartexturefeaturedescrip-torbasedoneigenvaluesof

4、structuretensorisdesigned.Embeddingthedescriptorandtheoriginalimageintothetwo-phasefuzzyregioncompetitionmodelandtheCVmodelrespectively,anunsupervisedtextureimagesegmentationmodelwhichcombinestexturewithintensityinformationisgiven.TheChambolledualmeth

5、odisadoptedinordertominimizetheoptimumglobalsolutionofthenewmodel.Accordingtotherelatedexperimentsfornaturalandsyntheticimages,thenewmethodhassomeadvantagesincludingfasterconvergencespeedduetolessfeaturechannelsandmoreprecisesegmentationresults.Keywor

6、ds:structuretensor;textureimagesegmentation;dualmethod;fuzzyregioncompetition1引言一個(gè)四維的向量值紋理特征,將其嵌入到區(qū)域競(jìng)爭(zhēng)模型中取得了好的分割效果.而文獻(xiàn)[9]給出了一種標(biāo)量型紋理圖像分割[1~3]是圖像處理領(lǐng)域的一項(xiàng)具有挑紋理描述,但由于其未考慮原圖像信息,對(duì)一些紋理圖戰(zhàn)性的研究課題.圖像紋理具有周期性、高震蕩性,且很 像的分割受到一定限制.由于文獻(xiàn)[6,8]中的向量型特難給出統(tǒng)一的數(shù)學(xué)描述.此外,由于紋理的存在,

7、使圖像 征要考慮四維數(shù)據(jù)間的相關(guān)性,必然引起計(jì)算量的大量灰度信息的不均勻性以及弱邊界問題更突出,進(jìn)一步增 增加.受他們的啟發(fā),本文嘗試提出一種基于結(jié)構(gòu)張量加了圖像分割的難度.為有效進(jìn)行紋理圖像分割,必須特征值的標(biāo)量型紋理描述,并將其和原圖像分別嵌入到 對(duì)圖像紋理進(jìn)行描述.目前,描述圖像紋理的方法很多:兩相區(qū)域競(jìng)爭(zhēng)模型[10]和CV模型[11]中,以此給出一種局部直方圖法、局部熵法、Gabor濾波法[2,3]、結(jié)構(gòu)張量 紋理和灰度信息相結(jié)合的紋理圖像分割模型.這樣,一法[4~8](Structure

8、Tensor)等,其中結(jié)構(gòu)張量作為圖像分析 方面維數(shù)的下降,必引起計(jì)算速度的提高,另一方面由的有力工具,已成功應(yīng)用到圖像分割中.于考慮到原圖像信息,也必然可以提高分割效果.文獻(xiàn)[4]分析了經(jīng)典的結(jié)構(gòu)張量(線性結(jié)構(gòu)張量)的 基本屬性,并從中提取圖像的邊界、拐角、紋理等重要信為獲取新模型的全局最優(yōu)解,采用了模糊技術(shù)[10]和Chambolle的對(duì)偶方法[12].通過對(duì)算法的實(shí)現(xiàn)和圖像息.針對(duì)線性結(jié)構(gòu)張量由于高斯平滑而產(chǎn)生邊界錯(cuò)位、 分割的實(shí)驗(yàn),表明了該紋理描述子具有一定的合理性,導(dǎo)致在