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文檔簡介
1、紋理是自然界物體表面表現出的基本屬性,具有結構上的重復性或統(tǒng)計意義上的相似性。因此,紋理圖像分割就是將圖像中具有不同屬性的紋理分割為不同的區(qū)域。然而,由于紋理的多樣性和復雜性,使得紋理分割仍然是計算視覺領域中具有挑戰(zhàn)的研究內容。在長期的研究過程中,研究者提出了許多種紋理圖像的分割算法,如模糊聚類的方法、馬爾科夫隨機場的方法,以及基于濾波器組的方法等。雖然這些方法在一定程度上給出了有效的分割效果,但是,由于紋理在結構和形態(tài)上的多樣性,以及
2、人們對紋理感知的主觀性,給紋理圖像分割帶來很多困難。
近年來,研究者提出了模擬視覺感知分析的紋理圖像分割方法,如Gabor濾波器和多尺度小波分析的分割方法,但這些方法需要較大的計算量。為了有效的分析紋理圖像,本文開展了基于薛定諤方程的紋理分析方法研究,并對模糊聚類的紋理分割方法進行了改進,取得了相應的研究成果。
首先,提出了基于薛定諤方程的紋理圖像分析方法。該方法將紋理圖像作為薛定諤方程的波函數,并利用薛定諤方程進行
3、紋理圖像處理,獲取與紋理圖像相對應的勢能函數圖像。
其次,在基于薛定諤方程的紋理圖像分析基礎上,提出了整合馬爾科夫隨機場的模糊聚類紋理分割方法。該方法根據圖像的標記場,利用馬爾科夫隨機場估計紋理圖像的參數,提取圖像特征;同時,采用模糊聚類的方法獲取圖像的標記場,從而實現圖像分割。
最后,利用人工合成的紋理圖像,以及自然紋理圖像,對本文提出的紋理圖像分析和分割方法進行了測試,獲得了大量的實驗數據。根據實驗數據分析表明:
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