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1、分類號：TP391密級：UDC：004學(xué)校代碼：11065碩士學(xué)位論文基于非局部方法的紋理圖像分割逯京格指導(dǎo)教師潘振寬教授學(xué)科專業(yè)名稱計算機科學(xué)與技術(shù)論文答辯日期2016年6月2日摘要紋理圖像分割作為圖像處理和模式識別中一個重要的研究內(nèi)容，一直以來是人們研究的熱點。由于紋理圖像不同于簡單的圖像，它具有大量復(fù)雜的紋理信息，因此，紋理圖像的分割相對來說存在一定的困難。為解決紋理圖像分割問題，本文將非局部算子推廣到活動輪廓線模型中,利用活動輪廓模型的梯度項與非局部算子的結(jié)合實現(xiàn)對紋理圖像的分割，同時利用彩色圖像的R,G,B三通道彩色空間，實現(xiàn)對彩色紋理圖像的
2、分割。實現(xiàn)主要工作和創(chuàng)新成果如下：第一，對紋理圖像分割理論基礎(chǔ)進行了介紹，重點介紹了紋理圖像特征和變分圖像分割方法。第二，對基于變分理論的圖像分割模型進行了介紹，重點介紹了變分圖像分割的Mumford-Shah模型和Chan-Vese模型，同時對基于紋理分解的活動輪廓線模型進行了介紹。第三，在傳統(tǒng)的活動輪廓線模型中引入非局部算子，非局部梯度項基于圖像的區(qū)域相似度可以實現(xiàn)對灰度紋理圖像的分割，由于非局部算子會使運行時間變長，所以對僅僅引入非局部梯度項的活動輪廓線模型進行改進，加入新的梯度項，這樣在實現(xiàn)灰度紋理圖像分割的同時并且縮短了運行時間。第四，由于彩
3、色圖像可以被看做是R,G,B三通道，將改進的灰度紋理圖像分割模型推廣到彩色紋理圖像，實現(xiàn)對彩色紋理圖像的分割。與傳統(tǒng)圖像分割方法基于圖像的像素點對圖像進行處理相比，本文提出的方法是基于圖像的區(qū)域相似度對圖像進行處理，此方法可有效分割紋理圖像中感興趣的區(qū)域。該模型不僅包含非局部梯度項，同時加入新的梯度項來加快運行速度，為提高模型的運算效率，本文運用Split-Bregman算法。最后實驗驗證了該模型和算法的有效性。關(guān)鍵詞：紋理圖像分割；非局部算子；活動輪廓線模型；區(qū)域相似度；Split-Bregman算法；AbstractTextureimagesegm
4、entation,asanimportantresearchcontentintheimageprocessingandpatternrecognitionarea,hasbeenahotspotofresearch.Becausethetextureimageisdifferentfromthesimpleimage,ithasmuchcomplextextureinformation;therefore,itisrelativelydifficultfortextureimagesegmentation.Tosolvetheproblemoftex
5、tureimagesegmentation,thispaperwillpromotenonlocaloperatortotheactivecontourmodel.Itusesthegradientfactorofactivecontourmodelcombinedwiththenonlocaloperatorfortextureimagesegmentation;atthesametime,italsouseR,G,Bcolorspaceofcolorimagetoachievecolortextureimagesegmentation.Themai
6、nworkandinnovationsareasfollows:first,itintroducesthebasictheoryfortextureimagesegmentation,mainlyintroducingthetextureimagecharacteristicsandvariationalimagesegmentationmethod.Second,itintroducestheimagesegmentationmodelbasedonvariationaltheory,mainlyintroducingMumfordShahmodel
7、andChan-Vesemodelofvariationalimagesegmentation;atthesametime,italsointroducesactivecontourmodelbasedontexturedecomposition.Third,thetraditionalactivecontourmodelisintroducedintothenonlocalgradientofthesimilaritydegreebasedonimageregionsimilarity,textureimagesegmentationcanbeimp
8、lemented.Becausethenonlocaloperatorwillresultin
