基于局部算子的复杂纹理图像分割方法研究

发布时间：2023-03-31 22:42

　　纹理图像分割是图像处理领域的重要研究方向之一,同时也是图像处理领域的重要基础问题。但是,由于纹理具有数量繁多、结构复杂以及形态各异的特点,且人们对于人类视觉系统感知纹理的机制认识不成熟,纹理图像分割依旧是图像处理领域的一大难题,同时也是图像处理领域的研究热点之一。纹理图像分割一般分为两个步骤进行:首先利用特征提取算子提取纹理特征,然后通过构建能量泛函等方法进行纹理图像分割。纹理的多样性和纹理模式的复杂性造成现有的纹理特征提取算子难以准确描述纹理特征,从而导致最终的分割结果不够精确。在提取纹理特征后,一般利用分割模型结合纹理特征完成纹理图像分割,其中水平集方法具有分割结果是闭合曲线、有完整的数学理论支撑、拓扑不变等优点,在图像分割领域表现了良好的性能。本文基于局部算子对纹理图像分割问题进行研究,利用局部算子提取局部区域的特征,并将纹理特征融入到水平集方法中完成纹理图像的分割。主要工作如下:(1)介绍并总结了纹理图像分割的研究意义、难点和常用的方法,局部算子的研究现状及其在纹理图像分割中的应用;随后选出几种常用的纹理图像分割技术进行简单的介绍。(2)提出了一种基于多特征的水平集方法用于纹理...

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致谢
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 纹理图像分割概述
    1.2 局部算子的研究现状
    1.3 局部算子在纹理图像分割中的应用
    1.4 主要工作及内容安排
第二章 相关技术和方法
    2.1 水平集方法
        2.1.1 水平集方法基本理论
        2.1.2 水平集能量泛函的构造和求解
        2.1.3 水平集方法研究现状
    2.2 聚类算法
        2.2.1 K-means算法
        2.2.2 Fuzzy C-means聚类
        2.2.3 其他聚类算法
    2.3 滤波器方法
        2.3.1 Gabor滤波器
        2.3.2 小波滤波器
第三章 基于局部连接度和局部差异度算子的水平集纹理图像分割算法
    3.1 引言
    3.2 融合局部连接度和差异度的方法
        3.2.1 局部连接度算子
        3.2.2 局部差异度算子
        3.2.3 局部连接度和差异度的互补性
        3.2.4 融合局部连接度和差异度算子的水平集公式
    3.3 实验结果
    3.4 本章小结
第四章 基于Gabor滤波器和改进LTP算子的无监督纹理图像分割算法
    4.1 引言
    4.2 分割模型描述
        4.2.1 Gabor滤波器和LTP算子
        4.2.2 改进的LTP算子
        4.2.3 Gabor滤波器和改进的LTP的互补性
        4.2.4 融合Gabor滤波器和改进的LTP算子的水平集公式
    4.3 实验结果
    4.4 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 工作总结
    5.2 研究展望
参考文献
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况



本文编号：3775932