基于特征的紋理圖像分割技術研究

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1、西北工業(yè)大學博士學位論文基于特征的紋理圖像分割技術研究姓名：夏勇申請學位級別：博士專業(yè)：計算機科學與技術指導教師：趙榮椿;馮大淦20061101要苧三些奎耋墨圭蘭竺蘭鑾墊莖摘要紋理圖像分割是數(shù)字圖像處理研究的一個重要分支，是眾多圖像分析和機器視覺應用的基礎。但是，一方面由于自然紋理類型龐雜、形態(tài)各異且結構繁復，另一方面也因為對人類視覺系統(tǒng)感知紋理的機理認識不足，紋理圖像分割～直是圖像處理領域的一大難題。在過去的四十多年中，廣大研究人員雖然提出了大量的紋理圖像分割算法，但是這些算法都存在著一定的不足。迄今為止，紋理圖像分割仍然是一個沒有得到很好解決的富有挑戰(zhàn)性的課題。本

2、文以灰度自然紋理圖像的自動分割方法為研究內(nèi)容，對目前廣泛采用的一些紋理描述方法和紋理圖像分割方法進行了認真的研究和總結，對各種方法的理論和實驗結果進行了深入的分析和對比，選擇了從基于特征的角度研究紋理圖像分割闖題?；谔卣鞯募y理圖像分割包括特征提取和圖像分割這兩個步驟。前者是描述圖像的過程，旨在將圖像中屬于同一種紋理的像素映射為相似的矢量；后者進一步將矢量映射為類別標號，實現(xiàn)從特征集合到分割結果的轉化。本文分別對這兩個步驟進行了研究，完成了以下幾個方面的工作：1、對紋理圖像分割的研究意義、研究現(xiàn)狀，特別是各類紋理圖像分割方法的基本思想、算法的提出和各種改進進行了比較全

3、面的總結，旨在通過這些總結來說明本文對紋理圖像分割研究的深刻認識。2、研究了基于分形模型的紋理特征。提出了一種使用可變結構元的形態(tài)學分形維數(shù)估計算法。與四種傳統(tǒng)的分形維數(shù)估計算法的對比實驗顯示，這種新算法不僅可以得到更加準確的分形紋理特征，而且算法的時間復雜度也更小。3、研究了基于多重分形模型的紋理特征。率先提出了基于數(shù)學形態(tài)學的多重分形估計算法，得到了一種全新的紋理描述符——局部形態(tài)學多重分形指數(shù)譜。與兩種基于盒計數(shù)的多重分形維數(shù)相比，這種新特征在紋理圖像分割實驗中得到的分割精度更高，時間復雜度更小。此外，還將形態(tài)學多重分形估計與分形簽名的概念相結合，提出了另一種紋

4、理描述符——蜀部形態(tài)學多重分形簽名。紋理圖像分割實驗表明，該特征的紋理區(qū)分能力不僅優(yōu)于分形簽名和局部形態(tài)學多重分形指數(shù)譜，也明顯優(yōu)于基于馬爾可夫隨機場模型的特征。4、研究了基于模糊聚類的圖像分割技術。指出了圖像的每一個紋理特征都可以被西北工業(yè)大學博士學位論文摘要視為一個空間模式，提出了一種針對空間模式的模糊聚類算法實現(xiàn)了紋理圖像分割。與經(jīng)典的模糊聚類、空聞模糊聚類和基于馬爾可夫隨機場模型的分割算法相比，新算法可以有效的提高紋理圖像分割的精度。此外，還以該算法為核心，提出了一種基于圖像四叉樹的多級圖像分割算法。對比實驗顯示，多級分割算法以犧牲少許分割精度為代價，將時間復

5、雜度降低了一個數(shù)量級，從而使該算法可以被應用到數(shù)據(jù)量龐大且有一定實時性要求的場合。5、提出了耦合馬爾可夫隨機場模型來建模特征提取與圖像分割之間的相互依賴關系，基于該模型實現(xiàn)了一種自適應的紋理圖像分割算法。與經(jīng)典的基于馬爾可夫隨機場的分割算法相比，新算法可以更好的定位紋理區(qū)域的邊緣，從而顯著的提高了紋理圖像分割的精度。關鍵詞：紋理圖像分割局部形態(tài)學多重分形指數(shù)譜局部形態(tài)學多重分形簽名空間模式模糊聚類耦合馬兒可夫隨機場Il兩北丁業(yè)大學博士學位論文Ab科ractAbStraCtThese舯entationoftextIlrediIIlagesaimstopanitionaI

6、l曲age幻toseveraldisjoimedre百oIlsthatarehomogencouswitlIregardstosome把xttIremeasures，sothatsubsequenthi曲crleVelcoml)ut盯、，isionprocessingcaIlbeperfomed．nhaslongbeelloneofthemostinlportantbranchesofdi百talinlageprocessingaIldhasdra、Ⅳnconsi出釉bleattentionofresearchersf如maromldthewo訂d，Duringtll

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