基于分?jǐn)?shù)立葉變換的紋理圖像分割方法研究.pdf

1、紋理圖像分割在遙感、醫(yī)學(xué)圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)及基于基于內(nèi)容的圖像檢索等許多應(yīng)用領(lǐng)域中具有廣泛的應(yīng)用。紋理分割是圖像處理過(guò)程中一個(gè)重要步驟,是實(shí)際應(yīng)用中圖像分析的基礎(chǔ)。常用的紋理描述方法有四種:統(tǒng)計(jì)法、模型法、頻譜法、結(jié)構(gòu)法。
　　 由于紋理大多具有很強(qiáng)的頻譜特性和方向性,而紋理分割又要求特征的表達(dá)具有局部性;并且當(dāng)紋理圖像中存在多種紋理基元時(shí),紋理圖像在頻域中表現(xiàn)為非平穩(wěn)信號(hào)。因此,在紋理分割方法中要求所采用的變換工具應(yīng)同時(shí)具有

2、高的時(shí)間和頻率分辨率。通常分析和處理信號(hào)方法是傅立葉變換,傅里葉變換是個(gè)十分重要的工具。但隨著深入的研究和廣泛的應(yīng)用,逐漸暴露了傅里葉變換在研究某些問(wèn)題時(shí)的局限性,經(jīng)過(guò)變換后得到是信號(hào)的整體頻譜,不能獲得信號(hào)的局部特征。因此,傅立葉變換只能用來(lái)處理確定性的平穩(wěn)信號(hào),對(duì)于時(shí)變的非平穩(wěn)信號(hào)則無(wú)能為力。為了克服傅立葉變換在紋理分割中的這個(gè)弊端,論文以Wigner-Ville分布做為紋理分析的主要變換工具。利用分?jǐn)?shù)傅立葉變換的基本特性,將分?jǐn)?shù)域

3、Wigner-Ville分布交叉項(xiàng)抑制方法和最優(yōu)分?jǐn)?shù)域的估計(jì)方法推廣到二維紋理圖像信號(hào),克服傳統(tǒng)基于傅立葉變換的紋理分割方法中局部性所存在的缺點(diǎn)和不足,有效的避免了二維紋理圖像功率譜中多分量信號(hào)交叉項(xiàng)的干擾。將紋理圖像進(jìn)行分割取樣,計(jì)算其不含交叉項(xiàng)的功率譜。將功率譜的統(tǒng)計(jì)特征——方差作為紋理特征描述向量,用于紋理聚類。
　　 仿真結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的基于傅立葉變換的紋理圖像分割方法相比較,新方法能夠更好的體現(xiàn)紋理圖像的區(qū)域特征,并