基于GLCM与自适应Gabor滤波器组的纹理图像分割

发布时间：2018-02-15 00:43

  本文关键词： Gabor滤波器 纹理图像 纹理类型 灰度共生矩阵 模糊C均值聚类　出处：《计算机工程》2017年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：基于Gabor滤波器的纹理图像分割算法存在参数难以选择的问题。为此,提出一种预测图像纹理类型数与Gabor滤波器组参数的分割算法。将图像分割成大小相等的区域块,根据各类纹理特性预测Gabor滤波器组参数,利用各区域块的纹理特征向量预测纹理类型数,并使用预测的滤波器组提取图像纹理特征,通过预测的纹理类型数对图像进行聚类分割。实验结果表明,该算法能以较高的精度与较快的速度分割纹理图像,且受纹理类型数量影响较小。
[Abstract]:The algorithm of texture image segmentation based on Gabor filter is difficult to select parameters. In this paper, a segmentation algorithm for predicting the number of texture types and parameters of Gabor filter banks is proposed, which divides the image into regions of equal size. The parameters of Gabor filter banks are predicted according to various texture characteristics, the number of texture types is predicted by the texture feature vectors of each region block, and the texture features of images are extracted by the predicted filter banks. The experimental results show that the proposed algorithm can segment texture images with higher accuracy and faster speed, and is less affected by the number of texture types.
【作者单位】： 兰州交通大学自动化与电气工程学院;兰州工业学院电子信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金“基于机器视觉的铁路轨道表面缺陷快速识别与分类方法研究”(61461023);国家自然科学基金“铁路长大隧道路基表面沉降链式图像监测方法及模型”(61663022) 甘肃省高原信息工程及控制重点实验室开放课题基金“钢轨表面缺陷机器视觉快速检测”(20161105)
【分类号】：TP391.41;TN713

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本文编号：1512020