收藏本站
《西北工业大学》 2006年
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于特征的纹理图像分割技术研究

夏勇  
【摘要】: 纹理图像分割是数字图像处理研究的一个重要分支,是众多图像分析和机器视觉应用的基础。但是,一方面由于自然纹理类型庞杂、形态各异且结构繁复,另一方面也因为对人类视觉系统感知纹理的机理认识不足,纹理图像分割一直是图像处理领域的一大难题。在过去的四十多年中,广大研究人员虽然提出了大量的纹理图像分割算法,似是这些算法都存在着一定的不足。迄今为止,纹理图像分割仍然是一个没有得到很好解决的富有挑战性的课题。 本文以灰度自然纹理图像的自动分割方法为研究内容,对目前广泛采用的一些纹理描述方法和纹理图像分割方法进行了认真的研究和总结,对各种方法的理论和实验结果进行了深入的分析和对比,选择了从基于特征的角度研究纹理图像分割问题。基于特征的纹理图像分割包括特征提取和图像分割这两个步骤。前者是描述图像的过程,旨在将图像中属于同一种纹理的像素映射为相似的矢量;后者进一步将矢量映射为类别标号,实现从特征集合到分割结果的转化。本文分别对这两个步骤进行了研究,完成了以下几个方面的工作: 1、对纹理图像分割的研究意义、研究现状,特别是各类纹理图像分割方法的基本思想、算法的提出和各种改进进行了比较全面的总结,旨在通过这些总结来说明本文对纹理图像分割研究的深刻认识。 2、研究了基于分形模型的纹理特征。提出了一种使用可变结构元的形态学分形维数估计算法。与四种传统的分形维数估计算法的对比实验显示,这种新算法不仅可以得到更加准确的分形纹理特征,而且算法的时间复杂度也更小。 3、研究了基于多重分形模型的纹理特征。率先提出了基于数学形态学的多重分形估计算法,得到了一种全新的纹理描述符——局部形态学多重分形指数谱。与两种基于盒计数的多重分形维数相比,这种新特征在纹理图像分割实验中得到的分割精度更高,时间复杂度更小。此外,还将形态学多重分形估计与分形签名的概念相结合,提出了另一种纹理描述符——局部形态学多重分形签名。纹理图像分割实验表明,该特征的纹理区分能力不仅优于分形签名和局部形态学多重分形指数谱,也明显优于基于马尔可夫随机场模型的特征。 4、研究了基于模糊聚类的图像分割技术。指出了图像的每一个纹理特征都可以被视为一个空间模式,提出了一种针对空间模式的模糊聚类算法实现了纹理图像分割。与经典的模糊聚类、空间模糊聚类和基于马尔可夫随机场模型的分割算法相比,新算法可以有效的提高纹理图像分割的精度。此外,还以该算法为核心,提出了一种基于图像四叉树的多级图像分割算法。对比实验显示,多级分割算法以牺牲少许分割精度为代价,将时间复杂度降低了一个数量级,从而使该算法可以被应用到数据量庞大且有一定实时性要求的场合。 5、提出了耦合马尔可夫随机场模型来建模特征提取与图像分割之间的相互依赖关系,基于该模型实现了一种自适应的纹理图像分割算法。与经典的基于马尔可夫随机场的分割算法相比,新算法可以更好的定位纹理区域的边缘,从而显著的提高了纹理图像分割的精度。
【学位授予单位】:西北工业大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TP391.41

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前4条
1 焦健;;浅谈遥感影像纹理特征提取及应用[J];科技风;2016年15期
2 马珍玉;王树森;聂磊;王红芳;;基于Matlab的植物叶片识别研究与实现[J];内蒙古科技与经济;2016年09期
3 吴宁;管声启;徐帅华;;基于纹理边缘周期性与局部方向性的织物疵点检测[J];计算机与现代化;2014年04期
4 刘忠;刘爱平;;基于多尺度继承性SAR图像分割算法[J];计算机应用研究;2010年07期
中国博士学位论文全文数据库 前7条
1 杨勇;基于多尺度结构张量的无监督彩色纹理图像分割方法研究[D];华中科技大学;2013年
2 徐玉华;二维光学和距离图像配准方法及其应用研究[D];合肥工业大学;2011年
3 赵在新;变分方法与模糊聚类在图像分割中的应用研究[D];国防科学技术大学;2011年
4 石春琴;随机光照双目立体测量系统中的若干关键问题研究[D];南京航空航天大学;2011年
5 陶旸;基于纹理分析方法的DEM地形特征研究[D];南京师范大学;2011年
6 李凌;金属断口图像分类与条带周期测量技术研究[D];南京航空航天大学;2011年
7 贺锦鹏;基于图论的彩色纹理图像分割技术研究[D];哈尔滨工程大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 何进英;数字散斑三维重建中的对应点搜索研究[D];深圳大学;2017年
2 马珍玉;基于深度学习和SVM的植物叶片识别系统的研究与测试[D];内蒙古农业大学;2016年
3 康恋恋;基于图像处理的玉米与杂草机器视觉分类模型的设计[D];山西农业大学;2015年
4 李洪朋;基于薛定谔方程的纹理图像分析与分割[D];中南民族大学;2015年
5 张娜;树木图像分割方法的研究[D];东北林业大学;2013年
6 王再尚;基于Markov随机场的木材表面缺陷模式识别方法的研究[D];东北林业大学;2012年
7 张君昊;通过有损压缩技术实现自然图像有效分割[D];上海师范大学;2012年
8 鲜燚;耦合马尔可夫随机场与模糊聚类的纹理图像分割算法研究[D];中南民族大学;2011年
9 黄正为;基于最小化局部泛化误差模型的RBFNN的图像目标分割算法[D];华南理工大学;2011年
10 满国晶;蚁群算法及其在气象卫星云图分割中的应用[D];哈尔滨工程大学;2011年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前5条
1 夏勇;赵荣椿;;基于形态学多重分形的遥感图像多尺度分割[J];计算机应用;2006年09期
2 夏勇,赵荣椿,江泽涛;一种基于数学形态学的分形维数估计方法[J];中国图象图形学报;2004年06期
3 李厚强,刘政凯,林峰;基于分形理论和Kohonen神经网络的纹理图像分割方法[J];计算机工程与应用;2001年07期
4 王爱民,沈兰荪;图像分割研究综述[J];测控技术;2000年05期
5 赵荣椿,迟耀斌,朱重光;图像分割技术进展[J];中国体视学与图像分析;1998年02期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 徐为驰;张磊;张创;张滕远;李勖晟;;基于图像的路面病害检测方法研究[J];公路交通科技(应用技术版);2018年02期
2 陈会斌;郑永辉;张磊;;基于改进分水岭算法的高分遥感影像分割方法研究[J];计算机与数字工程;2017年09期
3 张万;刘刚;朱凯;廖恒旭;;基于多参数配准模型的脑核磁影像分割算法[J];电子学报;2017年09期
4 李金钟;王天琪;何俊杰;李亮玉;侯仰强;;采用双目视觉的织物曲面接缝提取与缝合路径规划[J];纺织学报;2017年08期
5 赵泉华;刘冬;李晓丽;李玉;;利用包含度和隶属度的遥感影像模糊分割[J];中国图象图形学报;2017年07期
6 马婷;;基于模拟退火算法的图像分割[J];数码世界;2017年06期
7 李杰;曹付斌;;基于Hadoop云平台的无人机遥感图像分割[J];长春大学学报;2017年02期
8 邬春学;刘训洋;;改进粒子群结合K-均值聚类的图像分割算法[J];电子科技;2016年08期
9 郝延龙;何红坤;常青;严志军;潘新祥;朱新河;程东;马春生;;基于显微图像识别的在线润滑油中磨粒分析方法[J];润滑与密封;2016年05期
10 徐军;王秀艳;张晓宇;;基于图像去雾和图像检测的交通信息提取算法[J];实验室研究与探索;2015年12期
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前9条
1 祝双武;郝重阳;;基于纹理周期性分析的织物疵点检测方法[J];计算机工程与应用;2012年21期
2 赵静;赵东晓;高伟;吴付英;;基于最大熵快速迭代算法和边缘算子的织物疵点分割[J];纺织科技进展;2012年03期
3 管声启;;方向性纹理织物疵点检测方法研究[J];计算机工程与科学;2011年03期
4 汪然;平西建;;基于图像纹理复杂度和奇异值分解的重采样检测[J];计算机辅助设计与图形学学报;2010年09期
5 高月芳;韩国强;李桂清;沃焱;王栋;;图像分析中的矩技术[J];中国图象图形学报;2009年08期
6 沈照庆;舒宁;龚衍;陶建斌;;基于改进模糊ISODATA算法的遥感影像非监督聚类研究[J];遥感信息;2008年05期
7 何霁;滕奇志;罗代升;何小海;;一种改进的ISODATA算法及在彩色荧光图像中的应用[J];四川大学学报(自然科学版);2007年03期
8 韩润萍;孙苏榕;姜玲;;基于Gabor滤波器组的织物疵点检测方法[J];计算机工程与应用;2007年07期
9 陈永强,陆安生,胡汉平;基于分形的图像分析方法综述[J];计算机工程与设计;2005年07期
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 韦虎;三维外形测量系统中的数据处理关键技术研究[D];南京航空航天大学;2010年
2 温智婕;图像纹理特征表示方法研究与应用[D];大连理工大学;2008年
3 褚标;小波理论在图像去噪与纹理分析中的应用研究[D];合肥工业大学;2008年
4 李伯宇;图像纹理分析及分类方法研究[D];复旦大学;2007年
5 谭志明;基于图论的图像分割及其嵌入式应用研究[D];上海交通大学;2007年
6 李彬;基于模糊随机模型的磁共振脑部图像分割算法研究[D];第一军医大学;2007年
7 王佐成;基于纹理的遥感图像分类研究[D];西南交通大学;2007年
8 夏勇;基于特征的纹理图像分割技术研究[D];西北工业大学;2006年
9 乔玉龙;小波在纹理图像处理中的应用研究[D];哈尔滨工业大学;2006年
10 刘庆民;基于计算机视觉的小尺寸零件精密测量技术研究[D];吉林大学;2006年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 闫鹏;基于级联卷积网络的自然场景下的车牌检测[D];郑州大学;2015年
2 王丽君;基于叶片图像多特征提取的观叶植物种类识别[D];北京林业大学;2014年
3 肖燕霞;基于视觉感知的行为识别方法的研究与实现[D];电子科技大学;2014年
4 张宁;基于图像分析的植物叶片识别算法研究[D];北京林业大学;2013年
5 彭古;关于图像去噪和边缘检测的方法研究[D];中南大学;2012年
6 许可;卷积神经网络在图像识别上的应用的研究[D];浙江大学;2012年
7 王再尚;基于Markov随机场的木材表面缺陷模式识别方法的研究[D];东北林业大学;2012年
8 鲜燚;耦合马尔可夫随机场与模糊聚类的纹理图像分割算法研究[D];中南民族大学;2011年
9 吴义国;支持向量机研究及其在文本分类中的应用[D];广东工业大学;2011年
10 宋皓;基于视觉通路目标识别算法的研究[D];合肥工业大学;2011年
【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前2条
1 刘洲峰;郭彦强;丁淑敏;张爱华;;基于DSP和图像分割的织物疵点实时检测方法[J];计算机测量与控制;2015年09期
2 游应德;李成大;;一种边界梯度组合的图像识别技术与分割方法[J];湘潭大学自然科学学报;2014年02期
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 张苏;基于遥感纹理的黄土地貌景观图谱研究[D];西北大学;2017年
2 刘凯;基于多源数据的黄土高原(重点流失区)侵蚀沟提取及区域差异性研究[D];南京师范大学;2017年
3 李粉玲;关中地区冬小麦叶片氮素高光谱数据与卫星影像定量估算研究[D];西北农林科技大学;2016年
4 熊礼阳;基于DEM的黄土地貌继承性研究[D];南京师范大学;2015年
5 关卓威;基于临近空间平台的立体信息获取及可视化技术研究[D];哈尔滨工业大学;2014年
6 陈强;图像分割的变分模型与数值计算[D];重庆大学;2014年
7 景慧昀;视觉显著性检测关键技术研究[D];哈尔滨工业大学;2014年
8 李博;基于实物模型的浮雕数字化设计理论与方法研究[D];南京航空航天大学;2013年
9 杨娜;基于脉冲耦合神经网络的车辆图像分割研究[D];北京交通大学;2013年
10 郑建冬;基于单数码相机的三维摄影测量理论与关键技术研究[D];南京航空航天大学;2013年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 杨建姣;基于BP神经网络的田间杂草识别技术的研究[D];吉林农业大学;2017年
2 王鹏;基于Gabor滤波的纹理分割研究与实现[D];电子科技大学;2017年
3 房友盼;基于图像识别的实木板材优选系统研究[D];南京林业大学;2016年
4 沈琪琪;保持图像纹理特征的超分辨率重建方法研究[D];苏州大学;2016年
5 鄢蕾;基于深度ICA网络的极化SAR影像地物分类方法研究[D];西安电子科技大学;2015年
6 李洪朋;基于薛定谔方程的纹理图像分析与分割[D];中南民族大学;2015年
7 郭景秋;木材表面缺陷的图像分割算法研究[D];东北林业大学;2015年
8 王龙;图像纹理特征提取及分类研究[D];中国海洋大学;2014年
9 祝贺;彩色树木图像分割方法的研究[D];东北林业大学;2014年
10 张娜;树木图像分割方法的研究[D];东北林业大学;2013年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 夏勇,赵荣椿,江泽涛;一种基于数学形态学的分形维数估计方法[J];中国图象图形学报;2004年06期
2 李厚强,刘政凯,林峰;基于分形理论和Kohonen神经网络的纹理图像分割方法[J];计算机工程与应用;2001年07期
3 陈哲,冯天瑾;基于小波分形特征提取的图象分割方法[J];中国图象图形学报;1999年12期
4 胡世英,周源华;模糊选择多分辨率Kohonen聚类网络用于灰度图像分割[J];电子学报;1999年10期
5 罗希平;田捷;诸葛婴;王靖;戴汝为;;图像分割方法综述[J];模式识别与人工智能;1999年03期
6 靳宏磊;朱蔚萍;李立源;陈维南;;二维灰度直方图的最佳分割方法[J];模式识别与人工智能;1999年03期
7 刘剑函,梁德群,王红光,田原;一种具有形状约束的快速Snake类算法[J];中国图象图形学报;1999年08期
8 薛景浩,章毓晋,林行刚;SAR图像基于Rayleigh分布假设的最小误差阀值化分割[J];电子科学学刊;1999年02期
9 应骏,叶秀清,顾伟康;一个基于知识的边沿提取算法[J];中国图象图形学报;1999年03期
10 谌海新,沈振康,夏放怀;一种基于目标特征的多门限图像分割方法[J];电子学报;1999年03期
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 曹汉强,朱光喜,朱耀庭;一种自然纹理图像生成的新方法[J];计算机辅助设计与图形学学报;2000年04期
2 肖志涛,于明;纹理图像分类系统的设计及实现[J];计算机应用;2000年09期
3 刘国强;纹理防伪——21世纪防伪新技术[J];中国防伪;2001年03期
4 李晗静,郭恒业,赵辉,陈爽;合并纹理图像技术[J];计算机工程与应用;2003年29期
5 徐晓刚,马利庄;纹理混合与纹理传输[J];计算机辅助设计与图形学学报;2003年01期
6 田玉敏,乃学尚,高有行,宋笑雪;基于整数小波系数的纹理图像检索方法研究[J];西安电子科技大学学报;2003年01期
7 向世明,赵国英,陈睿,贾富仓,李华;纹理图像基及其应用[J];计算机辅助设计与图形学学报;2005年07期
8 毕晓君,李文秀;一种新型纹理图像生成方法研究[J];自动化技术与应用;2005年01期
9 刘利娟,叶正麟,古元亭;一种近似周期性纹理的合成方法[J];计算机工程与应用;2005年11期
10 李辉;曾安祥;潘宏伟;廖昌阊;;虚拟超大纹理的设计与实现[J];四川大学学报(工程科学版);2006年06期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 薛玉彩;张剑清;张祖勋;;数字城市中真实墙面纹理图像的压缩[A];开创新世纪的通信技术——第七届全国青年通信学术会议论文集[C];2001年
2 周佳男;;一种拓扑纹理图像的相位场模型分割算法[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
3 田松;许悦雷;关文彬;李涛;董艳芳;;基于多尺度分析的纹理图像分割[A];探索 创新 交流——第五届中国航空学会青年科技论坛文集(第5集)[C];2012年
4 祝轩;周明全;耿国华;;非纹理图像修复方法研究[A];图像图形技术与应用进展——第三届图像图形技术与应用学术会议论文集[C];2008年
5 曹汉强;朱光喜;朱耀庭;;基于分形的自然纹理图像生成方法[A];中国图象图形科学技术新进展——第九届全国图象图形科技大会论文集[C];1998年
6 黄建军;谢维信;;基于最佳滤波和自适应模糊聚类的纹理图像分割[A];第九届中国体视学与图像分析学术会议论文集[C];2001年
7 沈妮;张红英;彭启琮;;一种新型基于纹理合成的图像补全算法在DSP上的实现[A];2006中国西部青年通信学术会议论文集[C];2006年
8 李凯智;阿木古楞;白云莉;;不变矩纹理图像分割的特征向量选择探讨[A];第八届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2010年
9 杨芳;田学东;郭宝兰;;一种改进的字体纹理识别方法[A];第八届全国汉字识别学术会议论文集[C];2002年
10 肖春霞;黄志勇;聂勇伟;刘梦;何发智;;结合图像细节特征的全局优化纹理合成[A];中国计算机图形学进展2008--第七届中国计算机图形学大会论文集[C];2008年
中国重要报纸全文数据库 前2条
1 四川 邓培智;图解3D术语[N];中国电脑教育报;2000年
2 小刺猬;羽 毛[N];中国电脑教育报;2004年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 马爽;纹理图像智能修补关键技术研究[D];华北电力大学;2015年
2 朱峰;基于分形几何的彩色纹理图像分析方法研究[D];东南大学;2015年
3 王怀晖;基于特征的复杂流场纹理可视化关键技术研究[D];国防科学技术大学;2015年
4 李娜;褪色文物模型色彩重建技术研究[D];西北大学;2015年
5 许文韬;纹理图像特征提取与分类研究[D];华东师范大学;2017年
6 李明;基于倾斜影像的城市三维场景重建若干关键技术研究[D];武汉大学;2016年
7 冯志林;拓扑纹理图像的关键预处理技术研究[D];浙江大学;2005年
8 乔玉龙;小波在纹理图像处理中的应用研究[D];哈尔滨工业大学;2006年
9 向世明;纹理图像统计及其应用研究[D];中国科学院研究生院(计算技术研究所);2004年
10 夏勇;基于特征的纹理图像分割技术研究[D];西北工业大学;2006年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 周敏刚;基于双边局部二值模式的旋转不变纹理图像检索[D];兰州大学;2015年
2 陈丽;纹理图像的结构提取方法研究[D];哈尔滨工业大学;2015年
3 王隆;虚拟地球表面纹理数据的处理与管理[D];浙江大学;2015年
4 尹相凤;基于非局部CTV-L1模型的大破损彩色纹理图像修复[D];青岛大学;2015年
5 徐广毅;基于三维模型几何信息的纹理图像压缩[D];哈尔滨工业大学;2015年
6 张奇;红外纹理生成与重采样方法研究[D];西安电子科技大学;2014年
7 杨青;纹理图像局部灰度自动校正及其在叶脉分割中的应用研究[D];东华理工大学;2016年
8 陈刚;纹理图像特征提取与聚类集成[D];福州大学;2013年
9 向斌;纹理图像特征提取与子空间分割聚类[D];福州大学;2014年
10 赵晓蕊;基于稀疏表示及卡通—纹理模型的相位恢复算法研究[D];燕山大学;2016年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62791813
  • 010-62985026