利用Relief特征加权进行基于小波变换的纹理分割

在利用小波进行纹理分割的相关研究中,通常小波分解的四个子带对分类的贡献是均匀的。为了考虑不同子带对图像分割的不同影响,提出了一种利用Relief算法对小波分解的子带特征进行加权的算法。首先对纹理图像进行标准金字塔结构小波变换,对小波变换后的各层四个子带进行特征提取作为纹理图像的四维特征;从粗尺度开始对纹理图像进行K均值分割,得到初步分割结果;然后把初步分割结果扩展到下一尺度,根据扩展后的分割标记图对相应尺度的纹理特征进行基于Relief的特征加权,得到加权后的四维特征;再进行K均值分割,经过多层迭代后,得到原纹理图像的分割结果。实验结果表明,与未加权的传统分割方法比较,该方法在分割错误率、边缘准确性以及区域一致性上都有明显改善。     

基于小波变换和升高变换的IC图像纹理分割算法

引入二值图像的升高变换,并结合小波变换提出一种IC图像纹理分割算法．在纹理分割过程中,首先对IC图像进行小波分解并对二值化后的近视部分进行升高变换,然后利用原图像信息识别出不同纹理,分割出不同区域．实验表明,该算法快速、高效,具有很好的实用性．     

改进的Gabor变换图像纹理特征提取方法应用研究

提出一种具有近似旋转不变性的改进Gabor小波变换纹理特征提取方法,由小波变换系数模的均值和标准方差组成特征向量表示图像内容,利用10幅Brodatz纹理图像经过旋转、分割组成的图像数据库进行了检索测试,并与传统Gabor变换和二元树复小波变换特征提取方法的分类结果进行了比较分析,实验表明本文方法有效地提高了图像检索精度.     

基于小波变换的纹理图像分割

Ｍａｌｌａｔ非正交小波变换通常用于光滑图像的边缘提取,本文将其改进后,推广到图像纹理特征的提取和纹理图像的分割,取得了良好的效果。基于小波变换的纹理图像分割的算法中,小波变换尺度数的选取和纹理聚类数的确定是其难点。对此,本文作了详细的讨论,提出了一些独特、有效的解决方法。     

基于小波变换和数学形态学的图像分割算法

传统的分水岭变换由于对噪声和细密纹理的敏感会产生严重的过分割现象,为了克服这种缺点,提出了一种基于小波变换和数学形态学的图像分割算法.该方法首先利用小波变换去除红外图像的混合噪声,利用形态学开闭重建运算消除梯度图像中由于灰度非规则扰动和噪声引起的局部极值;最后通过采用基于前景和背景标记的分水岭分割算法进行分割.仿真实验表明,该算法可以实现更好的分割效果,不需要再进行后续的合并处理就能够得到较为理想的结果.     

一种采用直方图小波变换的纹理分割算法

提出了一种采用直方图小波变换获得初始聚类原型的图像纹理分割模糊算法；多纹理图像采用自相关函数作为纹理测度，再对图像自相关函数直方图作小波多分辨分析得到初始聚类原型，利用模糊C-均值聚类算法进行纹理分割；对合成纹理图像的实验结果表明了该算法的有效性。     

基于树型小波变换和Hopfield神经网络的纹理图像分割

纹理分割是图像分析、模式识别、计算机视觉等领域的基础，也是个经典难题．采用树型小波变换方法提取纹理图像特征，并采用Hopfield神经网络进行象素聚类，从而实现对纹理图像的分割，实验结果表明该方法是有效的。     

利用同步自回归模型和小波特征进行纹理图像分割

为了提高纹理图像分割的边缘准确性和区域一致性,提出了一种利用同步自回归模型和小波特征实现纹理图像分割的方法,包括特征提取、粗分割和细分割3个阶段．先提取图像的同步自回归模型参数特征,然后利用K-均值聚类实现对纹理图像的粗分割,细分割则是在粗分割的基础上提取图像的小波特征,然后利用最小距离分类器对粗分割图像中不稳定象素进行重新分类,实现图像的最后分割。     

基于Gabor变换的雷达图像滤波及无监督分割

提出了一种基于Gabor小波变换的多尺度、多方向的SAR图像去除斑点噪声及纹理分割算法．根据SAR图像的特点设计一组Gabor滤波器，对SAR图像进行二维Gabor变换，得到一组滤波后多分辨率、多方向的图像．通过对滤波后的图像分别进行非线性变换，再用非相干均值平滑滤出斑点噪声，并计算每个像素在选定窗口内的能量，以此检测出纹理特征，用均方误差聚类方法得到分割的图像．给出对SAR图像进行纹理分割的满意实验结果，对照试验表明，该方法优于空间灰度共现矩阵方法．     

基于二维连续小波变换的织物疵点检测

同正常织物纹理比较,疵点区域由于其纹理不规则及变形而导致不同的局部纹理特征。利用二维连续小波特征,能在时域和频域上对织物图像同时实现任意尺度和旋转角度的变换。通过纹理模型和频谱分析,确定出最优的变换尺度和旋转角度,并由预先确定的全局阈值从小波变换系数的模中进行疵点的分割。实际疵点的检测结果表明该方法是可行的。     

基于小波域局部二值模式和活动轮廓模型的纹理图像分割

提出一种双树复小波域局部二值模式和活动轮廓模型的纹理图像分割方法.该方法首先使用双树复合小波(DTCWT)分解纹理图像,然后使用局部二值模式(LBP)提取纹理特征.利用最大熵准则对纹理特征图像进行选择.活动轮廓模型(ACM)用于最后得分割.实验结果表明提出的方法对于合成纹理和自然场景数据集达到了较高的分割精度.     

基于多分辨率-分水岭算法的图像分割方法

提出了在小波多分辨率域中使用分水岭算法对图像进行区域分割和融合的新方法,该方法首先使用小波变换理论将原始图像变换为不同层次的金字塔多分辨率图像；然后通过分水岭算法获得最低分辨率下的分割图像；最后。利用逆小波变换将分割的图像映射到原始分辨率上．从而获得分割图像．实验结果表明：此方法可以大大减少噪声存在下的过分割现象．     

基于不完全树结构小波变换及FKCN 的纹理分割

提出了一种新的不完全树结构小波变换用于纹理特征提取，提出了一种与人类视觉过程相一致的多分辨率多通道纹理分析方法，它由(1)特征提取：使用不完全树结构小没变换抽取纹理特征；(2)基于模糊Kohonen聚类网络的特征粗分类：使用缩减的特征向量对网络进行训练，得到粗分割结果；(3)粗分割结果的细化等几部分构成。实验结果证明了本方法的有效性。     

基于曲线波的超声图像分割

为了提高前列腺超声图像分割的准确率,提出一种基于曲线波的半监督超声图像自动分割方法.首先,采用对微小波动敏感度高的Riemann-Liouville (RL)分数阶微分算子,突出模糊边界并增强超声图像的纹理;其次,运用曲线波变换对超声图像进行频域中的分解,获得不同子带分量以表达超声图像特征;然后,基于Adaboost的分类算法识别出超声图像中的病灶区和非病灶区;最后,采用中值滤波和腐蚀的方法使病灶区域边缘完整、平滑.实验表明,与运用共生矩阵及二进小波作纹理分析的分割结果比较,所提出的方法在准确率上有了很大的改进,分割超声图像效果更佳.     

基于蚁群算法的方向特征分割方法

针对翅脉特征的有效提取问题,根据蝶翅图像具有方向性的特点,提出了方向小波变换与蚁群算法相结合的分割方法.该方法首先采用Morlet方向小波变换对不同方向的翅脉边缘进行检测、提取.通过分析这些边缘点的特征参数,确定初始聚类中心.基于所设置的初始聚类中心,再利用蚁群算法对蝶类翅脉图像进行分割.仿真实验表明,该方法可以将各方向翅脉特征检测出来,是一种有效的方向特征分割方法.     

基于滤波器阵列和小波域图割的纹理分割

针对图割法计算代价高并难以应用于纹理分割的问题,提出了一种基于滤波器阵列和小波域图割的纹理分割算法.首先对图像进行多层小波分解;然后在子带图像中使用构建的滤波器阵列提取图像的纹理特征,采用texton直方图作为纹理的统计模型,并采用直方图差计算像素点间的纹理相似度;最后根据子带图像计算虚拟尺度图的权值矩阵,构建关联范围递增的多尺度图结构,并根据规范割准则计算纹理的分割.分割结果表明:该算法在获得稳定和准确的纹理分割的同时能够将原始规范割指数时间复杂度压缩为线性时间复杂度,并能够计算大尺寸的图像分割.     

基于小波变换和亮度矩的车牌图像分割算法

车辆牌照图像的分割是车牌识别的前提和基础，针对牌照与车身背景的分割问题，该文提出了基于小波变换和这度矩方法的车辆牌照阈值分割算法，首先，对车牌图像进行小波去噪，然后利用亮度矩对去噪后的车牌图像进行阈值分割，实验结果表明：此方法能够从含有较强噪声的车辆图像中获得车牌图像，且具有相对于图像的平移、尺度变化和旋转的低敏感性。     

旋转及伸缩不变纹理分割算法

纹理分割是图象分割的一种重要方法，因此，近２０年来提出了许多有关图象纹理分割的算法．文中将介绍一种思想比较新颖的算法——旋转及伸缩不变的纹理分割算法，其核心是利用圆周（Ｃｉｒｃｕｌａｒ）变换和Ｍｅｌｉｎ变换产生一个Ｃｉｒｃｕｌａｒ－Ｍｅｌｉｎ操作数（ＣＭＯ），将ＣＭＯ与图象进行卷积，以达到旋转及伸缩不变纹理分割的目的．实验结果表明，这种算法是相当有效的