纹理分割

摘要： 如何在保证图像分割算法的鲁棒性与准确性的同时,增加其算法的自适应性是现在的热门问题,提出了一种基于相似系数的约束与局部直方图彩色纹理相结合的图像分割方法。首先,将图片进行颜色量化;然后,针对已量化的数量足够多的颜色代表进行有效地聚类;通过统计其圆形邻域内每个代表颜色的像素数从而得到局部直方图,将圆形邻域构建多尺度的金字塔后,在相应的像素处采用一个适当尺度的局部直方图作为颜色纹理的描述符对图像进行分割;然后,对边界附近的颜色纹理进行了相似系数的约束校正,并针对图片利用颜色纹理描述符号进行聚类方法下的初始分割;最后,为了得到准确且良好的分割结果,在得到具体边界的条件下进行区域融合,目的是将过度分割的区域进行合并。通过在彩色纹理的图像上进行大量实验表明:该方法在PRI与GCE的数据对比中比其他算法更加优秀,从而证明了在保证分割算法的鲁棒性与准确性的同时进一步实现了算法的自适应性。

摘要： 针对复合材料纹理背景下圆形基准孔检测困难的问题,提出一种纹理边界引导的圆孔检测方法.该方法将局部三进制模式(LTP)与灰度共生矩阵(GLCM)对比度融合为纹理对比度,通过提取纹理对比度特征实现孔内纹理和孔外纹理的快速分割,得到与圆孔边界近似吻合的纹理边界,利用纹理边界的位置信息去除绝大多数非圆孔边界的边缘点,利用纹理边界的连通信息对剩余边缘点进行分组,使用内嵌圆参数统计机制的随机圆检测算法从每组边缘点各检出1个圆孔目标,进而完成对多个圆孔目标的检测.实验结果表明,在复合材料圆孔检测场景中该方法有94％以上检出率,3％以下检错率和较高的检测速度,并表现出良好的检测鲁棒性.

摘要： 为提升对复杂几何变换或复杂滋扰图像的分割效果,提出了一种新型的形状描述符及纹理分割算法.在感兴趣区域内聚合图像统计信息,通过神经网络训练得到形状描述符,利用训练得到的形状描述符进行纹理分割.分别对合成图像和真实图像进行分割实验,本文算法在轮廓指标和区域指标上均优于其他算法.实验结果表明,本文算法是有效可行的,并且能够对复杂几何变换或复杂滋扰图像取得较好的分割效果.

摘要： 纹理分割是图像识别与处理过程中的一个重要环节.为此,从智能割草机器人作业场景入手,从改善智能机器人视觉识别角度出发,通过对图像纹理特征分析,提出一种能较好地适应智能割草机器人进行草地分界线提取的算法.同时,按照草地图像纹理分割图提取思路,很好地进行分割点坐标拟合,得出最优的、符合实际作业场景的草地边界分割图,可用于后序完善、优化智能机器人作业路径.

摘要： 提出了一种结合小波框架和灰度共生矩阵的纹理分割算法,首先利用强壮的小波框架提取纹理的频域特征;然后利用灰度共生矩阵提取纹理的空间特征;最后将提取到的频域特征和空间特征结合起来,利用模糊C均值算法对结合后的纹理特征进行分类.实验结果表明与只利用纹理频域特征或空间特征进行分割相比,该方法的分割错误率显著降低.

摘要： 针对目前对动态纹理图像序列分割过程中没有充分利用图像序列间关系的问题，在此将尺度间上下文关系模型引入到动态纹理分割中。尺度间上下文关系模型可以充分利用小波域中同尺度各子带间以及相邻尺度子带间存在较强的依赖关系，用于提高动态纹理的刻画能力，达到较好的分割结果。文中利用MATLAB对动态纹理进行仿真分析。根据实验仿真结果并对其进行定量分析，结果证明该模型的动态纹理分割的误分割率更低，说明本模型提高了动态纹理分割的效果。%Aiming at the problem that the relationship between image sequences is not fully utilized in dynamic tex⁃ture image segmentation, the scale context relationship model is introduced into dynamic texture segmentation. The scale context relationship model can improve the capabilities in dynamic texture characterization and achieve better segmentation results by using the scale wavelet domain with each sub⁃band and strong inter⁃dependencies between adjacent sub⁃band scales. The simulation results in MATLAB analysis prove that there is lower rate of error in dy⁃namic texture segmentation, which shows that this model can get a better dynamic texture segmentation in dynamic texture simulation.

摘要： 河流湿地遥感分类在环境监测领域是重要的基础性工作,在技术上归结为遥感图像水体、滩涂和植被的分割.针对全局最优尺度分割方法不能兼顾不同目标纹理尺度的问题,提出了一种河流湿地遥感图像分层次多尺度分割方法.首先采用基于归一化差分植被指数方法完成植被区域中草地与苔藓、灌木和乔木的分层分割,然后对非植被区域进行面向水体和滩涂的两个层次分割.每层次分割由一个特定纹理尺度的二分类算法实现,其中植被分割的纹理尺度由蓝噪声探测方法获取,其余目标的纹理尺度由目标的先验知识和图像的分辨率确定.由纹理尺度设置纹理滤波参数,再对滤波结果提取各子块图像的谱直方图用以表达纹理特征,从而实现一个层次的分割.实验表明,该方法充分利用了河流湿地各层次目标的纹理尺度,有针对性的纹理滤波处理使谱直方图的特征区分度更大,河流湿地分割精度明显提高.

摘要： 河流湿地遥感分类在环境监测领域是重要的基础性工作，在技术上归结为遥感图像水体、滩涂和植被的分割。针对全局最优尺度分割方法不能兼顾不同目标纹理尺度的问题，提出了一种河流湿地遥感图像分层次多尺度分割方法。首先采用基于归一化差分植被指数方法完成植被区域中草地与苔藓、灌木和乔木的分层分割，然后对非植被区域进行面向水体和滩涂的两个层次分割。每层次分割由一个特定纹理尺度的二分类算法实现，其中植被分割的纹理尺度由蓝噪声探测方法获取，其余目标的纹理尺度由目标的先验知识和图像的分辨率确定。由纹理尺度设置纹理滤波参数，再对滤波结果提取各子块图像的谱直方图用以表达纹理特征，从而实现一个层次的分割。实验表明，该方法充分利用了河流湿地各层次目标的纹理尺度，有针对性的纹理滤波处理使谱直方图的特征区分度更大，河流湿地分割精度明显提高。

摘要： 在计算机平面设计中,需要利用三维立体模型进行视觉重构,以提高平面设计的立体美化感.传统方法采用多维透视变换平滑方法进行视觉重构,在三维立体模型受到散点噪声干扰下,重构效果不好.提出一种基于超像素纹理分割的三维立体模型重构算法,首先对三维立体模型进行图像视觉特征采集和降噪处理,对降噪滤波输出的图像进行不规则三角网构建,并在构建的三角网中进行超像素纹理分割,通过纹理特征提取结果进行视觉重构,实现算法改进.仿真结果表明,采用该方法进行三维立体模型重构的特征分辨率较高,视觉信息的美化效果好,信息呈现较为准确,误差率低,在计算机平面设计中展示了较好的应用性能.

摘要： 提出一种基于Legendre矩和BP神经网络的纹理分割方法.对图像的每个像素,计算其领域内的Legendre矩,将其作为图像的纹理特征,并用于纹理分割.实验结果表明,与一些已有方法相比,这里介绍的方法更有效.

摘要： 本文提出了基于修正目标函数模糊C—均值聚类算法(MFCM)的纹理分割方法.传统匠模糊C—均值聚类算法(FCM)的目标函数仅考虑了样本类内紧致性,而本文提出的MFCM的目标函数不仅考虑了样本类内紧致性,而且还考虑了样本类间分离性;在相同参数的条件下,加快了MFCM算法的速度.最后,纹理分割实验验证了MFCM算法的有效性.

摘要： 本文提出一种简单快速的多通道Gabor滤波技术对彩色纹理进行分割.首先，通过DRBFT和IDRBFT对彩色纹理的进行多通道Gabor滤波，再运用PCA对滤波得到的特征向量进行降维，然后对降维后的特征向量进行k-mean聚类，最后再对聚类后的区域用mean shift进行平滑，通过对平滑后的区域进行边缘检测就可以得到不同纹理的边界.最后给出几种分割算法的试验结果比较，表明该算法对于分割彩色纹理还是非常有效的.

摘要： 提出了一种基于多进制小波变换的纹理特征提取方法,通过对小波系数的标准差作为纹理测度以生成特征向量,利用模糊c-均值聚类算法进行纹理分割,获得了较好实验结果.

摘要： 纹理图象分割的首要问题是纹理特征的提取和描述。传统的统计纹理描述方法和结构纹理描述方法和结构纹理描述方法各有其自身特点，但也存在各自的不足。文从结构与统计结合的角度，提出了一种基于灰度秩数的结构性统计方法，该方法可以较好地抽取物体表面的结构特征，在用该算法对纹理描述的基础上，该文采用一一种广义最小体积椭球聚类算法（ＧＭＶＥ）来对所抽取的纹理特征进行聚类分割，算法的有效性在对实际纹理分割中得到了验证。

摘要： 本文提出了应用于交通视频监控系统中车辆运动检测和分割的一种新颖有效的方法.采用了较为简易的特征点匹配检测车辆并利用纹理识别对车辆进行分割.此方法不需要对序列图像进行预处理,能有效消除光照阴影和背景,实验结果表明该方法可以实时准确提取道路交通信息.

摘要： 本文提出了应用于交通视频监控系统中车辆运动检测和分割的一种新颖有效的方法.采用了较为简易的特征点匹配检测车辆并利用纹理识别对车辆进行分割.此方法不需要对序列图像进行预处理,能有效消除光照阴影和背景,实验结果表明该方法可以实时准确提取道路交通信息.

摘要： 本文提出了应用于交通视频监控系统中车辆运动检测和分割的一种新颖有效的方法.采用了较为简易的特征点匹配检测车辆并利用纹理识别对车辆进行分割.此方法不需要对序列图像进行预处理,能有效消除光照阴影和背景,实验结果表明该方法可以实时准确提取道路交通信息.

摘要： 本文提出了应用于交通视频监控系统中车辆运动检测和分割的一种新颖有效的方法.采用了较为简易的特征点匹配检测车辆并利用纹理识别对车辆进行分割.此方法不需要对序列图像进行预处理,能有效消除光照阴影和背景,实验结果表明该方法可以实时准确提取道路交通信息.

摘要： 本发明公开了一种基于纹理对称性的皮肤图像纹理分割方法及系统。其中，该方法包括如下步骤：对皮肤图像进行二值化处理，得到由纹理像素和非纹理像素组成的皮肤纹理图像；根据纹理像素对称性，统计皮肤纹理图像中每个纹理像素的对称像素对特征，剔除纹理像素中的伪纹理像素。该方法分割皮肤图像纹理准确度高，速度快，评估结果良好。

摘要： 本发明公开了数字图像处理技术领域中的一种基于两通道纹理分割主动轮廓模型的图像分割方法。包括，提取图像中每个像素的灰度值、水平梯度场和垂直梯度场；计算图像中每个像素的灰度值、水平梯度场和垂直梯度场对应的纹理特征；根据所述纹理特征获取灰度特征通道和边缘特征通道；建立两通道纹理分割主动轮廓线模型；通过水平集函数的演化最小化纹理分割模型完成图像分割。本发明提高了算法效率并避免由灰度信息引起的误分割，提高了算法的准确性。

摘要： 本发明公开了一种水转印图案的纹理分割方法，包括以下步骤：(1)仿真计算；(2)预变形图案获取；(3)薄膜制备；(4)图文转印；所述水转印设备包括水槽、水箱、放卷机构、流膜槽、活化机构、压印机构、清理回流机构和热交换机构；所述流膜槽中设置了图案分割机构；包括若干插板、滑槽、滑条、导套、导柱、液压装置、第一插杆、T形压块、挡流板、上泄口、下泄口、第一分流孔、导流板、第二分流孔、第一齿条、第二插杆、导块、复位弹簧、第二齿条、调节齿轮；本发明通过图案分割机构，使得在转印过程中，每次转印都不会对后面的待转印图案区造成干扰，同时将基材工件上方的多余涂料的油墨及时排除，避免造成二次涂覆，影响转印质量。

摘要： 本发明公开了一种基于用户交互式的纹理分割方法，包括以下步骤：S1、输入纹理图像，用户通过用户交互式操作进行交互式操作获得纹理图像中的一些种子区域，将纹理图像中的每个像素点看成一个样本，用户对纹理图像中的部分像素点进行标注作标注样本，未标注的像素点作为未标注样本。S2、利用局部频谱直方图对数据集中的每张纹理图像提取特征，具体的表现是图像中的每个像素点都对应一个特征向量；局部频谱直方图提取特征图像；S3、采用稀疏表达技术来构建弱监督下的纹理分割模型，通过迭代求解；S4、根据S3的分割结果，将相邻的区域合并。本发明只需要少量的人工交互，大大节省了时间成本和人力成本。

摘要： 本发明公开了一种基于纹理对称性的皮肤图像纹理分割方法及系统。其中，该方法包括如下步骤：对皮肤图像进行二值化处理，得到由纹理像素和非纹理像素组成的皮肤纹理图像；根据纹理像素对称性，统计皮肤纹理图像中每个纹理像素的对称像素对特征，剔除纹理像素中的伪纹理像素。该方法分割皮肤图像纹理准确度高，速度快，评估结果良好。

摘要： 本发明提供了一种多层次紧致纹理特征提取方法以及图像纹理分割方法。根据本发明的基于分形维数的多层次紧致纹理特征提取方法包括依次执行的下述步骤：提取原始图像的方向和尺度信息以获取原始图像的子带；执行子带归一化处理以得到与原始图像相同分辨率的特征图像；对特征图像提取分形特征。

摘要： 本发明公开了数字图像处理技术领域中的一种基于两通道纹理分割主动轮廓模型的图像分割方法。包括，提取图像中每个像素的灰度值、水平梯度场和垂直梯度场；计算图像中每个像素的灰度值、水平梯度场和垂直梯度场对应的纹理特征；根据所述纹理特征获取灰度特征通道和边缘特征通道；建立两通道纹理分割主动轮廓线模型；通过水平集函数的演化最小化纹理分割模型完成图像分割。本发明提高了算法效率并避免由灰度信息引起的误分割，提高了算法的准确性。

摘要： 本发明公开一种肺CT图像的纹理分割方法及系统，该方法包括：(1)、对肺CT图像通过基于区域生长算法进行肺组织分割，以获取去除背景的肺组织CT图像；(2)、对肺组织CT图像进行肺实质细化分割，获取肺实质CT图像；以及(3)、对肺实质CT图像进行纹理识别及划分，获取肺CT图像的纹理分割图像。本发明以纹理特性，可得到去除了背景的肺组织图片，分割效果好、运行速度快，有效地提高了图像诊断结果的精度，提高了诊断结果的准确性，为后续的肺部疾病治疗提供了帮助。

摘要： 本发明公开了一种基于形状描述符和孪生神经网络的纹理分割算法，假设图像由个区域组成，每个区域中具有固定的形状描述符；将每个形状描述符与孪生神经网络进行结合；然后将纹理分割设计成一个优化问题，当选定感兴趣的区域，其分割是一个最优解，这样学习到的形状描述符在该区域内几乎是恒定的，根据最小化能量的方法求出最优解。本发明中的纹理分割算法在轮廓指标和区域指标上均优于其他算法，并且能够对复杂几何变换或复杂滋扰图像取得较好的分割效果。

摘要： 本发明公开了一种水转印图案的纹理分割方法，包括以下步骤：（1）仿真计算；（2）预变形图案获取；（3）薄膜制备；（4）图文转印；所述水转印设备包括水槽、水箱、放卷机构、流膜槽、活化机构、压印机构、清理回流机构和热交换机构；所述流膜槽中设置了图案分割机构；包括若干插板、滑槽、滑条、导套、导柱、液压装置、第一插杆、T形压块、挡流板、上泄口、下泄口、第一分流孔、导流板、第二分流孔、第一齿条、第二插杆、导块、复位弹簧、第二齿条、调节齿轮；本发明通过设置了图案分割机构，使得在转印过程中，每次转印都不会对后面的待转印图案区造成干扰，同时将基材工件上方的多余涂料的油墨及时排除，避免造成二次涂覆，影响转印质量。