一种基于纹理的图像分割方法

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第22卷第2期计算技术与自动化Vl01．22．No．22003年6月ComputingTechnologyandAutomationJtme．2003文章编号：1003—6199(2003)02—018—03一种基于纹理的图像分割方法李峰，2蔡碧野陈志坚(1长沙电力学院现代教育技术中心，长沙410077；2中山大学科学计算与计算机应用系，广州510275)摘要：提出了一种基于多进制小波变换的纹理特征提取方法，通过对小波系数的标准差作为纹理测度以生成特征向量，利用模糊e一均值聚类算法进行纹理分割，获得了较好实验结果。夹关键词：

2、小波变换；多进制；特征提取；纹理分割；模糊e一均值聚类瓦中图分类号：TP391文献标识码：AAnApproachtoImageSegmentationBasedonTextureLIFeng，一。CHENZhi-jiangI，CAIBi—ye(1ModernEducationTechnicalCenterofChan}laUniversity0fElectricPower，C}larlgS}la410077；2I)Ep田伽dlt0fS6em~ficCom~Lngandn旧App~ca6on，SmYat—sen(∞瑚)U哆，Gmnga~510275)Abstract：Thi

3、spaperprovidesanovelmethodontexturefeatureextractionbasedonM—bandwavelettransformation．TheFeatureVectorsorecalculatedbyusingstandeddeviationofthewaveletcoefficient．ThenweusetheFuzzyC—meansclusteringtosegmentthetextureimagedirectly，theresultofexperimentshowsefficiencyof01．11"featureextract

4、ingmethod．Keywords：wavelettransformation；M——band；featureextractiontexturesegmentation；fuzzye——meansclustering弛迭代算法等等。而纹理图像相对复杂，甚至纹理1引言的公认定义都没有，基于纹理的图像分割是图像处理领域中研究的一个热点。图像分割就是将图像划分成若干互不交迭的通常基于纹理的图像分割(简称纹理分割)方区域，其中各区域自身具有一致的属性，而相邻区法有统计方法和结构方法，随着对人类视觉机理的域之间的属性具有明显的差别。一般待分割的图研究，人们逐渐认识到，这些方法人与

5、人类视觉机像可被分为两大类：灰度图像和纹理图像。灰度图理相脱节，难以进行更精确的分割。因此寻找到具像的分割在图像处理教材中已经有大量经典和常有较强的鲁棒性、实时性以及可并行性的分割方法用的方法，如灰度统计信息的直方图门限化方法，必须充分利用入类视觉特性。人类视觉系统初级边缘检测方法、区域分裂、合并，区域增长方法，松阶段的视觉信息处理研究认为人脑对图像作了滤收稿日期：2o03一o4一o8基金项目：本文研究得到国家自然科学基金重点项目(No．69735020)，国家自然科学基金项目(6o172o67)资助作者简介：李峰(1964一)，副教授，博士研究生，研究方向：小波分析与图

6、像处理，模式识别；蔡碧野(1962一)，讲师，研究方向：模式识别，网络与信息安全；陈志坚(1963一)，讲师，研究方向：模式识别，计算机网络。维普资讯http://www.cqvip.com第22卷第2期李峰等：一种基于纹理的图像分割方法19波处理，DeValois等通过记录短尾猴的视觉皮层{()，1≤s≤M-1}分别是多分辨率分析的尺细胞对不同频率范围和取向的光栅的响应【lJ，证明度函数和小波函数。记其伸缩平移．1和，l为：了多通道滤波理论的正确性。因此，空间领率多^()=^皇(^愚)分辨率多通道纹理分析方法是与人类视觉过程相。一^()=(M0愚)，1≤s≤M1致的一种

7、方法，目前多分辩率多通道纹理分析方。法已引起越来越多的注意。近年来，利用Gabor滤设+l∈+1为f(x)在+1中的投影，则有波器方向滤波进行纹理分割是一个研究热点【2J，尽+l()=aj+l'磷+1．^()毒∈Z管Gabor能量谱能捕获纹理中大量有用信息，但很●难获得纹理在频率和方向上微小变化信息。小波由小波分解+l=0w及wj：Qw，可得M-I理论的出现为空间一频率多尺度分析提供了一个．，．——+l=+毋=+gJ(1)精确而统一的框架，与Gabor滤波器相比，小波变换克服了Gabor方向滤波对高频信号的分析缺乏现在我们考虑