基于多重分形理论的纹理分割方法研究

摘要：

近年来，分形作为一门新兴学科已经在许多自然科学领域得到应用。我们可以通过分形理论中的简单的递归，迭代的方法生成各种复杂的自然景物。分形维数直观上又能表征物体表面的粗糙程度，自然界中不同纹理的粗糙度有很大差别，因此可将分形维数作为区分不同纹理的参数。目前将分形理论应用到图像分割领域是国内外的一大研究热点。然而随着研究的深入，人们发现，当两种纹理的分形维数十分接近时，计算机很难将它们区分开来，人眼却觉得它们差异很大。这是因为，分形维数只能刻画那些具有理想的自相似性的分形体，但在现实中，许多纹理都是不规则的。为此，我们需要增加参数来更细致的描述不同的分形集。这即是多重分形理论。多重分行从整体和局部上综合概括纹理特征，能够全面的描述纹理。

本文主要研究内容如下：

1.简要给出分形的定义，分析分形维数作为参数表征纹理特征的优势。

2.介绍两种评估分形维数的经典方法：记盒维数法和差分盒维法，并对这两种方法的适用范围进行了比较。

3.在差分盒维法的基础上引入多重分形理论，并从多重分行谱和广义维数谱分析多重分形理论在纹理特征的研究和提取中的优势及局限性。

4.完成最终的聚类。

关键词：分形理论分形维数多重分行理论聚类

Texture Models And Image Measures For Texture Discrimination

Abstract:

In recent years, as an emerging discipline fractal is applied in many fields of natural science. We can through the simple recursive in fractal theory, the iterative method to generate a variety of complex natural scenery. Fractal dimension can intuitively and characterization of surface roughness, different texture roughness has great difference in the nature, so as to distinguish the different fractal dimension can be texture parameters. Now apply fractal theory to the field of image segmentation is one of the main research focus at home and abroad. However, with the deepening of the research, it has been found that when two texture fractal dimension scores points

approaches, the computer is difficult to distinguish them, the human felt they difference is very big. This is because fractal dimension can only describe the self-similarity of fractal objects with ideal, but in reality, many textures are irregular. To this end, we need to add parameters to more detailed descriptions of different fractal sets. This is the multifractal theory. Multiple branch comprehensive summary from the global and local texture feature, to fully describe the texture.

Keywords: texture segmentation physical texture discrimination image substructures

第一章绪论

1.1 研究背景及问题的提出

图像分割是图像处理中一个很重要的步骤，是我们进一步了解图像的基础。在各个领域对图像的研究及应用当中，提取图像中有用的部分才能进一步对它作出辨识和分析。然而现在图像分割并没有统一的理论体系，各种技术和算法也是层出不穷。

纹理是图像和物体表面的一种基础属性。图像的纹理是由它的灰度性质及空间结构关系作用产生的。自然中万物都有它独一无二的纹理特性。

因此，我们在处理图像信息时，如果能充分利用其纹理的特征来区分图像，将大大提高准确率。人类在对纹理的研究中逐渐总结出纹理的一些特性：许多的纹理都是由更多的纹理小模块组成，这些小模块规则的排列且反复出现，像素是我们普遍认识到的小模块。这种小模块及其排列规则就是纹理特征。对比度，粗糙度，方向性，线向度，粗略度和规则性是纹理特征的6个基本量。为了量化纹理特征，我们需要从图像中寻找并计算出一个值来表示它。

关于图像分割算法的研究

关于图像分割算法的研究黄斌（福州大学物理与信息工程学院福州 350001）摘要：图像分割是图像处理中的一个重要问题，也是一个经典难题。因此对于图像分割的研究在过去的四十多年里一直受到人们广泛的重视，也提山了数以千计的不同算法。虽然这些算法大都在不同程度上取得了一定的成功，但是图像分割问题还远远没有解决。本文从图像分割的定义、应用等研究背景入手，深入介绍了目前各种经典的图像分割算法，并在此基础比较了各种算法的优缺点，总结了当前图像分割技术中所面临的挑战，最后展望了其未来值得努力的研究方向。关键词：图像分割阀值分割边缘分割区域分割一、引言图像分割是图像从处理到分析的转变关键，也是一种基本的计算机视觉技术。通过图像的分割、目标的分离、特征的提取和参数的测量将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层的分析和理解成为可能，因此它被称为连接低级视觉和高级视觉的桥梁和纽带。所谓图像分割就是要将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合，也就是根据目标与背景的先验知识，对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后将目标从背景或其它伪目标中分离出来[1]。图像分割可以形式化定义如下[2]：令有序集合表示图像区域(像素点集)，H 表示为具有相同性质的谓词，图像分割是把I 分割成为n 个区域记为Ri ，i=1，2，…，n ，满足： (1) 1,,,,n i i j i R I R R i j i j ===??≠ (2) (),1,2,,i i i n H R True ?== (3) () ,,,i j i j i j H R R False ?≠= 条件(1)表明分割区域要覆盖整个图像且各区域互不重叠，条件(2)表明每个区域都具有相同性质，条件(3)表明相邻的两个区域性质相异不能合并成一个区域。自上世纪70年代起，图像分割一直受到人们的高度重视，其应用领域非常广泛，几乎出现在有关图像处理的所有领域，并涉及各种类型的图像。主要表现在： 1)医学影像分析：通过图像分割将医学图像中的不同组织分成不同的区域，以便更好的

三种简单手势识别

简单手势识别

一、背景随着计算机的发展，人机交互技术由传统的鼠标键盘时代发展到了以语音输入、动作识别等技术为代表的自然交互时代n1。特别是视觉计算技术的发展，使计算机获得了初步视觉感知的能力，能“看懂”用户的动作。手势识别作为一种直观自然的输入方式，把人们从传统接触性的输入装置中解放出来，可以以一种更自然的方式与计算机交互，使计算机界面变得更加易‘引。手势主要分为静态手势和动态手势两种，动态手势可以看作是连续的静态手势序列。动态手势具有丰富和直观的表达能力，与静态手势结合在一起，能创造出更丰富的语义。利用动态手势识别构建新型的交互界面，是新一代的人机交互界面对输入方式自然性的要求，可以弥补传统交互方式的不足。基于视觉和手势识别研究正处于蓬勃发展的阶段，仍存着的许多值得研究的问题。研究基于视觉的动态手势识别对于构建更加好友的人机交互界面很有意义。

二、手势识别概述 2.1、手势识别的概念手势是姿势的一个子集，姿势这个概念没有精确的定义。一般认为，手势概念经过人的手转化为的手势动作，观察者看到的是手势动作的图像。手势的产生过程如图2-1所示。图2-1 手势的产生过程手势识别的过程则找一个从图像V到概念动作G的变换而，如图2-2所示。

2.2、手势识别流程随着计算机的发展，人机交互技术由传统的鼠标键盘时代发展到了以语音输入、动作识别等技术为代表的自然交互时代n1。特别是视觉计算技术的发展，使计算机获得了初步视觉感知的能力，能“看懂”用户的动作。手势识别作为一种直观自然的输入方式，把人们从传统接触性的输入装置中解放出来，可以以一种更自然的方式与计算机交互，使计算机界面变得更加容易。手势主要分为静态手势和动态手势两种，动态手势可以看作是连续的静态手势序列。动态手势具有丰富和直观的表达能力，与静态手势结合在一起，能创造出更丰富的语义。利用动态手势识别构建新型的交互界面，是新一代的人机交互界面对输入方式自然性的要求，可以弥补传统交互方式的不足。基于视觉和手势识别研究正处于蓬勃发展的阶段，仍存着的许多值得研究的问题。研究基于视觉的动态手势识别对于构建更加好友的人机交互界面很有意义。

使用纹理滤波器分割图像(2)

17.6 使用纹理滤波器分割图像（2）分割后的图像目标区域显示为白色，跟原图像相比，图像顶部的纹理被过度分割，而底部的纹理则以一个整体被分割出来，可以使用bwareaopen函数提取图像的底部纹理，如图17-31左边图像所示。在这个图像中，分割出的边界并不光滑，并且含有很多孔洞，可以使用imclose函数对图像执行形态学关操作，处理后的图像如图17-31右边图像所示。使用imfill函数对图像中的孔洞进行填充，填充后的图像如图17-32左边图像所示，跟原图像相比，生成的图像底部纹理并不完全吻合，可以使用这个图像对原图像顶部的纹理进行分割，得到的图像顶部纹理如图17-32右边图像所示。使用entropyfilt进行滤波分割。代码如下： 1.E2 = entropyfilt(I2);%创建纹理图像 2.E2im = mat2gray(E2);%转化为灰度图像 3.figure; subplot(121)

4.imshow(E2im);%显示纹理图像 5.BW2 = im2bw(E2im,graythresh(E2im));%转化为二值图像 6.subplot(122); imshow(BW2)%显示二值图像 7.mask2 = bwareaopen(BW2,1000);%求取图像顶部的纹理掩膜 8.figure; imshow(mask2);%显示顶部纹理掩膜图像 9.texture1 = I; texture1(~mask2) = 0;%底部设置为黑色 10.texture2 = I; texture2(mask2) = 0;%顶部设置为黑色 11.figure; subplot(121)%显示图像顶部 12.imshow(texture1); subplot(122), 13.imshow(texture2);%显示图像底部 14.boundary = bwperim(mask2);%求取边界 15.segmentResults = I; 16.segmentResults(boundary) = 255;%边界处设置为白色 17.figure; imshow(segmentResults);%显示分割结果使用entropyfilt函数对图像进行滤波，求取纹理图像，如图17-33左边图像所示。选择合适的阈值将纹理图像转化为二值图像，如图17-33右边图像所示。使用bwareaopen函数对图像进行开操作，得到图像顶部纹理的掩膜图像，如图17-34所示。分别提取图像的顶部纹理和底部纹理，如图17-35所示，其中左边图像为顶部纹理的图像，右边图像为底部纹理的图像。上下两种纹理的边界线以白色显示，如图17-36所示。

纹理分割

纹理分割课程设计报告一，实验要求：利用纹理特征，对图像中不同的纹理区域进行分割。纹理区域的数目根据具体图像设定。二，实验背景：人们处在社会生产生活中，就需要认识和了解外部世界，而视觉感受正是了解和认识外部世界的主要方式。物体的视觉信息主要包括：颜色、形状、纹理，其中纹理尤为重要。在自然界的各种类型的图像中随处可以看到纹理的影子，如人的皮肤上有纹理，眼睛的虹膜也是纹理信息，舌头上的舌苔也是纹理。提取纹理特征之后，就可以对物体进行相关描述。对纹理的分析和把握是人类视觉找到目标区域的重要感知功能之一。随着计算机技术、电子技术的快速发展和信息技术在人类社会生产、生活中的渗透，纹理分析在许多领域都有着重要的作用。作为图像特征之一的纹理的分析在机器视觉系统中有着举足轻重的地位，通过纹理分析可以得到一些特征值或特征向量，对图像中物体进行简单、高效、实用的纹理量化描述。在图像处理的初级阶段，可以根据每个区域的纹理特征将图像分割成若干有意义的各个连续的区域；在特征提取和分类阶段，根据纹理特征的不同可以辨别不同的物体目标。草地，砖墙，天空，水波纹，多光谱遥感图像，海边的鹅卵石，细胞组织成像等，在这些图像中随处可见纹理特征。虽然人们对纹理已经经历了很长时间的研究，纹理特征仍然不容易描述，对于自然纹理图像来说，要想描述它的复杂的纹理特征更是难上加难。这是因为人类关于自身大脑对图像的形成模式方面知之甚少，而人类对纹理图形图像的感受，多半存在心理效应，并且纹理本身结构非常复杂。随着图像在生活中的普及，纹理分析技术在计算机视觉、目标识别与自动监测、图像合成与分割、图像检索、遥感测量中起到越来越重要的作用。而且提取的纹理特征的结果是后续对图像进行分割、分类的必要前提，这些问题非常重要的一个关键就是纹理特征的提取，因此纹理分析是图像分析的重要手段之一。三，理论基础：本实验采用K-均值聚类算法进行纹理分割 K均值算法先选K个初始类均值，然后将每个像素归入均值离它最近的类并计算新的类均值。迭代执行前面的步骤直到新旧类均值之差小于某一阈值。将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异。聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）

图像分割方法的比较研究

图像分割方法的比较研究在计算机视觉的相关研究中,图像分割是连接低级视觉和高级视觉的桥梁和纽带,而图像分割是计算机视觉系统中最关键和重要的一个环节。在概要介绍几种常用图像分割方法的基础上,比较了每种图像分割算法的优缺点及其适应范围,结果表明:不同工程应用中,应根据其需求与图像特点合理采用不同的图像分割方法以达到更好的处理效果。标签：图象分割;图象处理 1 引言近年来,随着工业、农业、医学、军事等领域自动化和智能化需求的迅速发展,对图像处理技术的要求也日益提高。其中,对图像的自动识别与理解就是一项重要任务,而对图像进行分割来提取目标是其关键步骤之一,如果得不到合理的图像分割图,也就无法对图像进行正确的识别与理解。在过去的四十多年里,图像分割的研究一直受到人们高度的重视。迄今为止,研究者提出了上千种不同类型的分割算法,而且近年来每年都有上百篇相关研究成果发表。但是,现有的方法多是为特定应用设计的,有很大的针对性和局限性,对图像分割的研究还缺乏一个统一的理论体系。Fu和Mui从细胞学图像处理的角度将图像分割技术分为三大类:特征阈值或聚类、边缘检测和区域提取。依据算法所使用的技术或针对的图像,Pal and Pal把图像分割算法分成了6类:阈值分割、像素分割、深度图像分割、彩色图像分割、边缘检测和基于模糊集的方法。本文将依据上述两种分类方法进行深入研究。 2 图象分割方法简而言之,图像分割(Image Segmentation)就是把图像中的物体与背景或物体与物体分割开,实现不同区域的特殊处理。 2.1 基于阈值的分割方法这类方法简单实用,在过去的几十年间备受重视,其分类也不一而足。根据使用的是图像的整体信息还是局部信息,可以分为上下文相关方法和上下文无关方法;根据对全图使用统一阈值还是对不同区域使用不同阈值,可以分为全局阈值方法和局部阈值方法;另外,还可以分为单阈值方(bileverthresholding)和多阈值方法。阈值分割的核心问题是如何选择合适的阈值。其中,最简单和常用的方法是从图像的灰度直方图出发,先得到各个灰度级的概率分布密度,再依据某一准则选取一个或多个合适的阈值,以确定每个像素点的归属。选择的准则不同,得到的阈值化算法就不同。下面就常见的几种阈值分割算法进行比较:

使用纹理滤波器分割图像(1)

17.6 使用纹理滤波器分割图像（1） 17.6 使用纹理滤波器分割图像（1）使用纹理滤波器分割图像的基本步骤如下：读取图像；创建纹理图像；显示图像不同部分的纹理；使用合适的滤波器进行分割。下面通过一个例子来看一下如何使用纹理滤波器对图像进行分割。例17-7 利用纹理滤波器进行图像分割。使用纹理滤波器进行分割就是利用图像中不同区域的纹理来对图像的区域进行划分。纹理是指一个物体上的颜色模式或者指物体表面的光滑程度。纹理描述图像中的区域特征，试图直观地定量描述诸如光滑、质地等参数。在遥感、医学图像处理和自动化侦查中，纹理分割图像有着很多的应用。利用纹理可以用来检测图像的边界，从而对图像进行分割。【本例要点】在本例中首先求取图像不同部分的纹理，然后使用entropyfilt、stdfilt、rangefilt三个不同的滤波函数对图像进行滤波。本例的基本步骤如下：读取图像。代码如下： 1.I = imread('bag.png');%读取图像 2.figure; imshow(I);%显示原图像在这个程序中，首先读取一幅图像bag，这个图像的顶部和底部的纹理有明显的差异，如图17-29所示。创建纹理图像。代码如下： 1. E = entropyfilt(I);%创建纹理图像 2.Eim = mat2gray(E);%转化为灰度图像

3.figure; subplot(121) 4.imshow(Eim);%显示灰度图像 5.BW1 = im2bw(Eim, .8);%转化为二值图像 6.subplot(122); imshow(BW1);%显示二值图像使用函数entropyfilt创建一幅纹理图像，这个函数返回的图像与输入图像大小相同，每个像素值是输入图像相应像素值邻域的熵值。使用函数mat2gray将矩阵转化为灰度图像，如图17-30左边图像所示。使用纹理边界处的值0.8作为阈值将灰度图像转化为二值图像，如图17-30右边图像所示。分别显示图像的底部纹理和顶部纹理。代码如下： 1.BWao = bwareaopen(BW1,2000);%提取底部纹理 2.figure; subplot(121) 3.imshow(BWao);%显示底部纹理图像 4.nhood = true(9); 5.closeBWao = imclose(BWao,nhood);%形态学关操作 6.subplot(122); imshow(closeBWao)%显示边缘光滑后的图像

木片宝塔纹理分割的MATLAB实现

木片宝塔纹理分割的MATLAB实现杨丽微（哈尔滨工程大学研究生院，黑龙江省哈尔滨市邮编150001）摘要：根据图像处理理论以及应用MATLAB软件，我们处理彩色图像（木片的宝塔纹理），包括灰度化、直方图均衡化、中值滤波、边缘检测、图像重构。最终为了提取宝塔纹理。实验结果表明，利用MATLAB软件的图像处理功能，这有利于提高对木片宝塔纹理的检测和分辨的能力。关键词：MATLAB;纹理特征;检测;图像处理 The application of MATLAB to segment the wood pagoda texture Yang Liwei (Graduate School of HarBin Engineering University,City of Harbin,City Zip Code 150001 ,China) Abstract：Based on image processing theory and the application of MA TLAB software, we deal with the color images (wood pagoda texture), including gray melt, the histogram equalization, median filtering, edge detection, image reconstruction. Finally in order to extract the pagoda texture. Experimental results show that, using MA TLAB image processing function, it is helpful to improve the ability for detecting and distinguishing the wood pagoda texture . Key words：MA TLAB; The texture characteristics; Detection; Image processing 木片纹理是树木天然生长而形成的图案，因生长轮、导管、木射线和轴向薄壁组织等解剖分子相互交织、且各向异性而在不同切面呈现的不同图案。一般而言，其横切面上呈现平行的同心圆状纹理，径切面上呈现带状条形纹理，弦切面上呈现抛物线状的条形纹理。这种具有天然美感的图案比较复杂，直接关系到木制品的感观效果和经济效益，如何对其进行定量测量和表征是木材视觉环境学的前言课题之一。本文以木板的宝塔纹理为例，介绍板材纹理分割的一般步骤以及在此过程中MATLAB软件的使用。 1 MATLAB简介 MATLAB是由Math Works公司于1984年推出的一种科学计算工程软件，具有强大的数据处理分析功能，它集数据分析、知阵运算、信号处理和图形显示于一体，目前己成为国际公认的最有效的科学计算与数学应用软件之一。现在，MATLAB推出了功能更强大的适用于图像分析与处理的工具箱，常用的有图像处理工具箱、小波工具箱和数字信号处理工具箱等。利用这些工具箱，我们可以很方便的从各个方面对图像的性质进行深入研究。在MATLAB 环境下，对图像的分析和处理可以采用人机交互的方式，用户只需按MATLAB的格式要求给出相应的命令，其分析结果便以数值或图形方式显示出来。同时MATLAB语言语法限制不严格，程序设计自由度大，程序的可移植性好，编程效率高，被称为“第四代”计算机语言。本文就是采用MATLAB软件中的图像处理工具箱来对木板的宝塔纹理进行图像处理。将数码相机直接摄取的试验板纹理图片进行格式转化后存入微机中，应用画图软件分割出感兴趣的图片，并应用MATLAB软件，对其进行彩色图像灰度化、中值滤波、图像二值化等系列图像处理，最终提取木板的宝塔纹理。通过处理后的图形能够清晰辨别板材纹理，从而提高了板材纹理的检测分辨能力。不需标注页码，页眉页脚不需编辑

图像纹理分析的方法与应用

万方数据

图像纹理分析的方法与应用作者：张学军，郭建作者单位：张学军(西北师范大学教育技术与传播学院,甘肃,兰州,730070)，郭建(西北师范大学教育技术与传播学院,甘肃,兰州,730070;盘锦市经济技术学校,辽宁,盘锦,124201) 刊名：黑龙江科技信息英文刊名：HEILONGJIANG SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION 年，卷(期)：2009(16) 参考文献(9条) 1.占杰;陈阳;陈武凡一种新的基于大尺寸信息的MRF先验模型[期刊论文]-计算机工程与科学 2009(01) 2.方恒;吴怀宇基于MRF和颜色空间的立体图像匹配算法[期刊论文]-计算机技术与发展 2008(12) 3.刘杰;张艳宁;许星;王志印一种基于灰度颁布马尔可夫模型的图像分割[期刊论文]-计算机应用 2008(03) 4.谢磊;李梅;高智勇一种基于小波变换的马尔可夫随机场的视频对象分割[期刊论文]-计算机工程与应用 2008(07) 5.林生佑;叶福军基于MRF的复杂图像抠图[期刊论文]-中国图象图形学报A 2008(03) 6.刘琼;周慧灿;王耀南基于极坐标Log Gabor小波的纹理分析方法[期刊论文]-计算机应用与软件 2008(08) 7.王媛媛基于小波域纹理分析的图像自适应信息隐藏 2008 8.张璐璐;范海玲分形理论在图像信息提取中的应用[期刊论文]-光盘技术 2008(03) 9.褚标小波理论在图像去噪与纹理分析中的应用研究 2008 本文链接：https://www.360docs.net/doc/049060654.html,/Periodical_hljkjxx200916052.aspx

MATLAB纹理分割方法对细胞图片分割(精品文档)

%1.读取图像。代码如下： I = imread('F:\xb\xb.tif');%读取图像 figure(1); imshow(I);%显示原图像 %2.创建纹理图像。代码如下： E = entropyfilt(I);%创建纹理图像 Eim = mat2gray(E);%转化为灰度图像 figure(2),imshow(Eim);%显示灰度图像 BW1 = im2bw(Eim, .8);%转化为二值图像 figure(3), imshow(BW1);%显示二值图像 %3.分别显示图像的底部纹理和顶部纹理。代码如下： BWao = bwareaopen(BW1,2000);%提取底部纹理 figure(4), imshow(BWao);%显示底部纹理图像 nhood = true(9); closeBWao = imclose(BWao,nhood);%形态学关操作 figure(5), imshow(closeBWao)%显示边缘光滑后的图像roughMask = imfill(closeBWao,'holes');%填充操作 figure(6),imshow(roughMask);%显示填充后的图像 I2 = I; I2(roughMask) = 0;%底部设置为黑色 figure(7), imshow(I2);%突出显示图像的顶部 %4.使用entropyfilt进行滤波分割。代码如下： E2 = entropyfilt(I2);%创建纹理图像 E2im = mat2gray(E2);%转化为灰度图像 figure(8),imshow(E2im);%显示纹理图像 BW2 = im2bw(E2im,graythresh(E2im));%转化为二值图像 figure(9), imshow(BW2)%显示二值图像 mask2 = bwareaopen(BW2,1000);%求取图像顶部的纹理掩膜 figure(10),imshow(mask2);%显示顶部纹理掩膜图像 texture1 = I; texture1(~mask2) = 0;%底部设置为黑色 texture2 = I; texture2(mask2) = 0;%顶部设置为黑色 figure(11),imshow(texture1);%显示图像顶部 figure(12),imshow(texture2);%显示图像底部 boundary = bwperim(mask2);%求取边界 segmentResults = I; segmentResults(boundary) = 255;%边界处设置为白色 figure(13),imshow(segmentResults);%显示分割结果 %5.使用stdfilt和rangefilt进行滤波分割。代码如下： S = stdfilt(I,nhood);%标准差滤波 figure(14),imshow(mat2gray(S));%显示标准差滤波后的图像 R = rangefilt(I,ones(5));%rangefilt滤波 background=imopen(R,strel('disk',15));%在原始图像上进行形态学运算Rp=imsubtract(R,background);%减法运算 figure(15),imshow(Rp,[]);%图像显示清晰化

基于纹理的图像分割方法.

基于纹理的图像分割方法全部作者：蔡振江王渝第1作者单位：河北农业大学机电工程学院论文摘要：采用平稳离散小波变换对纹理图像进行分解，利用各层小波系数中能量为特征相向量，采用模糊c-均值聚类(FCMC)对图像分割，并对分割方法进行了改进，提出先对图像进行粗分割，再对边缘部分进行细分的两步分割法。试验结果表明该方法大大提高了分割速度和精度。关键词：平稳小波；纹理；分割；模糊聚类 (浏览全文) 发表日期： 2006年11月28日同行评议：论文在前人基于小波变换的图像分割的基础上，进行了1下小的改进（主要是分割迭代速度的提高），结合模糊聚类方法FCM来进行图像分割。论文的理论创新不是明显，改进后的方法没有在分割质量上与前人方法进行对比，仅仅是时间上做了1些对比。因此，本文工作的科学意义不是很突出。建议作者进行如下方面的改进: （1）、纹理分割的方法很多，基于小波变换来进行分割的论文也不少，建议作者对前人的工作总结分析方面要充分些；（2）、论文工作在分割效果（精度）上要与前人工作做1些实验对比；否则，如何看出本文方法的分割精度比前人方法明显提高？（3）、实验数据能否更充分些？(因为图3所示的图片可能用许多传统方法也能得到不错的分割效果）。表1要做1点简单说明。（4）、为什么要采用FCM来进行聚类？聚类方法很多，例如用最基本的K-Means是否就可以取得不错的结果？（5）、英文摘要需要改写，个别词汇用法及语句表达不是很流畅。综合评价：修改稿：

注：同行评议是由特聘的同行专家给出的评审意见，综合评价是综合专家对论文各要素的评议得出的数值，以1至5颗星显示。

图像分割算法研究与实现

中北大学课程设计说明书学生姓名：梁一才学号：10050644X30 学院：信息商务学院专业：电子信息工程题目：信息处理综合实践: 图像分割算法研究与实现指导教师：陈平职称: 副教授 2013 年 12 月 15 日

中北大学课程设计任务书 13/14 学年第一学期学院：信息商务学院专业：电子信息工程学生姓名：焦晶晶学号：10050644X07 学生姓名：郑晓峰学号：10050644X22 学生姓名：梁一才学号：10050644X30 课程设计题目：信息处理综合实践: 图像分割算法研究与实现起迄日期：2013年12月16日～2013年12月27日课程设计地点：电子信息科学与技术专业实验室指导教师：陈平系主任：王浩全下达任务书日期: 2013 年12月15 日

课程设计任务书 1．设计目的： 1、通过本课程设计的学习，学生将复习所学的专业知识，使课堂学习的理论知识应用于实践，通过本课程设计的实践使学生具有一定的实践操作能力； 2、掌握Matlab使用方法，能熟练运用该软件设计并完成相应的信息处理； 3、通过图像处理实践的课程设计，掌握设计图像处理软件系统的思维方法和基本开发过程。 2．设计内容和要求（包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等）： (1)编程实现分水岭算法的图像分割； (2)编程实现区域分裂合并法； (3)对比分析两种分割算法的分割效果； (4)要求每位学生进行查阅相关资料，并写出自己的报告。注意每个学生的报告要有所侧重，写出自己所做的内容。 3．设计工作任务及工作量的要求〔包括课程设计计算说明书(论文)、图纸、实物样品等〕：每个同学独立完成自己的任务，每人写一份设计报告，在课程设计论文中写明自己设计的部分，给出设计结果。

-基于区域合并的纹理图像分割—MSRM算法

毕业设计题目：基于区域合并的纹理图像分割—MSRM算法的MATLAB实现

摘要图像分割是图像分析及计算机视觉系统中的重要环节，是图像处理研究中的一个基本难题。图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤，只有在图像分割的基础上才能对目标进行特征提取、参数测量和识别，使得更高层的图像分析和理解成为可能，图像分割质量的好坏直接影响后续图像处理的效果。因此，可以说图像分割是图像处理中最为重要的环节。基于区域的图像分割方法，将图像按内容划分成许多区域。虽然存在过分割，但是可以通过研究改进算法减少过分割或选择有效的后处理算法得到有用的结果。例如，在Mean Shift和Watershed这两种图像分割算法中，一方面可以研究各种减少过分割的改进算法。另一方面，也可以采用有效的预处理，去除噪音，使图像适宜于Watershed或Mean Shift算法分割。 MSRM是基于最大相似度的区域合并算法,该算法简单有效,不需要设定区域合并的阈值,且对单目标和多目标图像都能正确分割。本设计在提取了图像的颜色特征和纹理特征之后，计算相邻区域的相似度，在人工交互信息的指导下，基于最大相似度准则逐步对初始过分割区域进行合并，分离出图像中的目标和背景。关键词：MSRM；区域合并；交互式图像分割；算法；纹理图像

Abstract Image segmentation is the important elements of image analysis and computer vision systems ，and it is a fundamentalproblem in image processing。Image segmentation is a key step that from image processing to the image analysis。Only on the basis of image segmentation to object feature extraction, parameter measurement and recognition，which make it possible to analysis and understanding of the higher-level image, and the quality of image segmentation directly affects the effect ofsubsequent image processing. Therefore, we conclude that image segmentation is the most important part of image processing. Region-based image segmentation method is divided into many regions according to the contents of the image。Although there is over-segmentation，studing improved algorithm can reduce the over-segmentation or choosing an effective post-processing algorithms are useful results. For example, in both Mean Shiftt and Watershed image segmentation algorithm, One can study a variety of improved algorithm to reduce over-segmentation, On the other hand, effective pretreatment can also be used to remove noise, and make the image suitable for Mean Shiftt and Watershed segmentation algorithm. MSRM is a algorithm which based on the maximum similarity of the region merging, the proposed algorithm is efficient and effective, it does not require a preset threshold and can successfully extract the single objective and multi-target image from complex scenes . In this design, calculate the similarity of adjacent regions afte the extration of image color features and texture features, under the guidance of interaction information ,a maximal similarity based region merging mechanism was proposed to gradually merged the initial over-segmentation of regions. Then separated the target and background from image. Keywords:MSRM; Region merging; Interactive Image Segmentation; Algorithm; Texture image

图像分割技术的研究背景及意义

图像分割技术的研究背景及意义 1概述 2图像分割技术的研究背景及意义 2.1阈值分割方法 2.2基于边缘的分割方法 2.3基于区域的分割方法 2.4 结合特定理论工具的分割方法 1概述图像的研究和应用中，人们往往对图像中的某些部分感兴趣，这些感兴趣的部分一般对应图像中特定的、具有特殊性质的区域（可以对应单一区域，也可以对应多个区域），称之为目标或前景；而其他部分称为图像的背景。为了辨识和分析目标，需要把目标从一幅图像中孤立出来，这就是图像分割要研究的问题。 2图像分割技术的研究背景及意义图像分割是图像处理中的一项关键技术，也是一经典难题，发展至今仍没有找到一个通用的方法，也没有制定出判断分割算法好坏的标准，对近几年来出现的图像分割方法作了较为全面的综述，探讨了图像分割技术的发展方向，对从事图像处理研究的科研人员具有一定的启发作用。图像分割是图像分析的第一步，图像分割接下来的任务，如特征提取、目标识别等的好坏，都取决于图像分割的质量如何。由于该课题的难度和深度，进展比较缓慢。图像分割技术自20世纪70年代起一直受到人们的高度重视，虽然研究人员针对各种问题提出了许多方法，但迄今为止仍然不存在一个普遍适用的理论和方法。另外，还没有制定出选择适用分割算法的标准，这给图像分割技术的应用带来许多实际问题。最近几年又出现了许多新思路、新方法或改进算法，对一些经典方法和新出现的方法作了概述，并将图像分割方法分为阈值分割方法、边缘检测方法、区域提取方法和结合特定理论工具的分割方法4类。

2.1阈值分割方法阈值分割方法的历史可追溯到近40前，现已提出了大量算法。阈值分割法就是简单的用一个或几个阈值将图像的直方图分成几类，图象中灰度值在同一个灰度类内的像素属于同一个类。它是一种PR法。其过程是决定一个灰度值，用以区分不同的类，这个灰度值就叫阈值。它可以分为全局阈值分割和局部阈值分割。所谓全局阈值分割是利用整幅图像的信息来得到分割用的阈值，并根据该阈值对整幅图像进行分割；而局部阈值分割是根据图像中的不同区域获得对应的不同区域的阈值，利用这些阈值对各个区域进行分割，即一个阈值对应一个相应的子区域，这种方法也叫称为适应阈值分割。可以看出，确定一个最优阈值是分割的关键。现有的大部分算法都是集中在阈值确定的研究上。阈值分割方法根据分割算法所有的特征或准则，还可以分为直方图与直方图变换法、最大类空间方差法、最小误差法与均匀化误差法、共生矩阵法、最大熵法、简单统计法与局部特性法、概率松驰法、模糊集法、特征空间聚类法、基于过渡区的阈值选取法等。目前提出了许多新方法，如严学强等人提出了基于量化直方图的最大熵阈值处理算法，将直方图量化后采用最大熵阈值处理算法，使计算量大大减小。薛景浩、章毓晋等人提出基于最大类间后验交叉熵的阈值化分割算法，从目标和背景的类间差异性出发，利用贝叶斯公式估计象素属于目标和背景两类区域的后验概率，再搜索这两类区域后验概率之间的最大交叉熵。这种方法结合了基于最小交叉熵以及基于传统香农熵的阈值化算法的特点和分割性能，取得很好的通用性和有效性，该算法也容易实现二维推广，即采用二维统计量（如散射图或共生矩阵）取代直方图，以提高分割的准确性。俞勇等人提出的基于最小能量的图像分割方法，运用了能量直方图来选取分割阈值。任明武等人提出的一种基于边缘模式的直方图构造新方法，使分割阈值受噪声和边缘的影响减少到最小。程杰提出的一种基于直方图的分割方法，该方法对Ostu准则的内在缺陷进行了改进，并运用对直方图的预处理及轮廓追踪，找出了最佳分割阈值。此方法对红外图像有很强的针对性，付忠良提出的基于图像差距度量的阈值选取方法，多次导出Ostu方法，得到了几种与Ostu类似的简单计算公式，使该方法特别适合需自动产生阈值的实时图像分析系统。陈向东、常文森等人提出了基于小波变换的图像分数维计算方法，利用小波变换计算图像的分数维准确性高的特性。结果表明计算出的图像分数维准确，而且通过应用快速小波变换可以满足实时计算的要求，为实时场景分析提供有效的方法。建立在积分几何和随机集论基础之上的数学形态学以其一整套变换、概念和算法为数学工具，提供了并行的、具有鲁棒性的图像分割技述。它不仅能得到图像中各种几何参数的间接测量，反映图像的体视特性，而

图像分割方法综述

图像分割方法综述摘要：图像分割是计算计视觉研究中的经典难题，已成为图像理解领域关注的一个热点，本文对近年来图像分割方法的研究现状与新进展进行了系统的阐述。同时也对图像分割未来的发展趋势进行了展望。关键词：图像分割；区域生长；活动边缘；聚类分析；遗传算法 Abstract: Image segmentation is a classic problem in computer vision,and become a hot topic in the field of image understanding. the research actuality and new progress about image segmentation in recent years are stated in this paper. And discussed the development trend about the image segmentation. Key words: image segmentation; regional growing; active contour; clustering analysis genetic algorithm 1 引言图像分割是图像分析的第一步，是计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，同时也是图像处理中最困难的问题之一。所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同。简单的说就是在一副图像中，把目标从背景中分离出来。对于灰度图像来说，区域内部的像素一般具有灰度相似性，而在区域的边界上一般具有灰度不连续性。关于图像分割技术，由于问题本身的重要性和困难性，从20世纪70年代起图像分割问题就吸引了很多研究人员为之付出了巨大的努力。虽然到目前为止，还不存在一个通用的完美的图像分割的方法，但是对于图像分割的一般性规律则基本上已经达成的共识，已经产生了相当多的研究成果和方法。本文根据图像发展的历程，从传统的图像分割方法、结合特定工具的图像分割方法、基于人工智能的图像分割方法三个由低到高的阶段对图像分割进行全面的论述。 2 传统的图像分割方法 2.1 基于阀值的图像分割方法阀值分割法是一种传统的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。阀值分割法的基本原理是通过设定不同的特征阀值，把图像像素点分为具有不同灰度级的目标区域和背景区域的若干类。它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图，目前在图像处理领域被广泛应用，其中阀值的选取是图像阀值分割中的关键技术。灰度阀值分割方法是一种最常用的并行区域技术，是图像分割中应用数量最多的一类。图像若只用目标和背景两大类，那么只需要选取一个阀值，此分割方法称为单阀值分割。单阀值分割实际上是输入图像f到输出图像g的如下变换：

整理了现有的手势识别的重点,以及几个重要方法的特点,对每种方法都分析了优缺点

一个基于视觉手势识别系统的构成应包括：图像的采集，预处理，特征提取和选择，分类器的设计，以及手势识别。其流程大致如下：其中有三个步骤是识别系统的关键，分别是预处理时手势的分割，特征提取和选择，以及手势识别采用的算法。（1）手势分割一般来讲，分割方法大致分为以下三类：一是基于直方图的分割，即阈值法，通常取灰度直方图的波谷作为阈值。（《hausdorff在距离在手势识别中的运用》采用了阈值法。）二是基于局部区域信息的分割，如基于边缘和基于区域的方法；（《基于几何特征的手势识别算法研究》采用了边缘检测方法。）三是基于颜色等一些物理特征的分割方法。（《复杂背景下基于单目视觉的静态手势识别》采用了基于颜色空间的肤色聚类法，《基于视觉的手势识别及其在人机交互中的应用》采用了肤色滤波法。）。每种方法都有自己的优点，但也存在一定的问题，对于简单背景的图像，采用阈值法能达到不错的效果，对于复杂的图像，单一的阈值不能得到良好的分割效果。采用边缘提取方法时，若目标物和背景灰度差别不大时，则得不到较明显的边缘。可以采用多种方法相结合的图像处理方法，例如对采集的图像先进行差影处理，然后进行灰度

阈值分割，或者对图像按区域分成小块，对每一块进行设置阈值。手势分割是手势识别系统中的关键技术之一，它直接影响系统的识别率，目前的分割技术大都需要对背景，用户以及视频采集加以约束。其受背景复杂度和光照变化的影响最大，可以在这些方面进行改进。（2）特征提取和选择手势本身具有丰富的形变，运动以及纹理特征，选取合理的特征对于手势的识别至关重要。目前常用的手势特征有:轮廓、边缘、图像矩、图像特征向量以及区域直方图特征等等。《基于计算机视觉的手势识别研究》中提到了多尺度模型，它就是采用此模型提取手势的指尖的数量和位置，将指尖和掌心连线，采用距离公式计算各指尖到掌心的距离，再采用反余弦公式计算各指尖与掌心连线间的夹角，将距离和夹角作为选择的特征。对于静态手势识别而言，边缘信息是比较常用的特征。《基于几何特征的手势识别算法研究》中采用的HDC提取关键点的识别算法，基于用八方向邻域搜索法提取出手势图像的边缘，把图像的边缘看成一条曲线，然后对曲线进行处理。《基于视觉的手势识别及其在人机交互中的应用》利用方向直方图作为手势识别的特征向量。虽然方向直方图具有平移不变性，但它不具有旋转不变性。同一手势图像，经过旋转后，直方图会不同。而且方向直方图不具有唯一性，即不同的手势图像可能会有相似的方向直方图。在进行特征选取时我们可以考虑结合多种特征，在《基于计算机

使用颜色、纹理图像分割超复数的Gabor分析

信号与图像处理：国际期刊（SIPIJ）第一卷，第2期，2010年12月使用颜色、纹理图像分割超复数的Gabor分析 B.D.Venkatramana 1 Reddy和 Dr.T.Jayachandra 2 Prasad 电子与通信工程学院技术与科学系，Madanapalle-517325，印度安得拉邦电子与通信工程学院RGM工程技术系，Nandyal-518501，印度安得拉邦摘要纹理分析，如分割和分类在计算机视觉和模式识别中起着重要作用，得到广泛认可，并应用到许多领域，如工业自动化生物医学图像处理和遥感。在本文中，我们第一次扩展了著名的Gabor过滤器对彩色图像使用特定形式的复数数字称为四元数，这些筛选器被构造作为窗口基础功能的四元数傅里叶变换也称为傅里叶变换的超复数。在此基础上扩展本文提出了利用这些新的四元数Gabor滤波器的彩色纹理图像的分割。两个颜色纹理图像实验结果，我们通过添加到纹理图像的高斯噪声测试这种技术用于分割的鲁棒性。实验结果表明，即使在强烈噪声的存在下，该方法具有更好的分割效果。关键词彩色纹理图像分割，Gabor滤波器，超复数，四元数，四元数傅里叶变换 1、序言纹理是人类认识对象的一个基本的提示，研究纹理是一个在计算机视觉及其应用中非常重要的任务。在过去的三十

年，这是一个非常积极的话题。有几个研究主要集中在纹理分析领域，主要是包括纹理分类，纹理分割，纹理合成，纹理塑造等。图象纹理处理的任务是将给定的图像转换成均匀纹理区域。这个纹理分割问题是一般图像分割问题的一个分支，是许多计算机视觉任务的重要一步。关于全局化的灰度值或平均值超过一些邻阈的灰度值，是由于大多数情况下没有足够的正确的分割。提出的问题是相当模糊的，因为长期对于纹理没有明确的界定，并没有表征纹理的局部灰度值变化的数学表征作为人类观察员，出于这个重要原因采取了不同的纹理分割方法。由于局部纹理统计特性的表征和局部几何构造块已被使用，在纹理分割另一个分支研究的是，基于局部空间频率为特征的纹理。Gabor滤波器在局部频率分析中发挥特殊作用，一方面基于Gabor滤波器纹理分析方法是通过心理研究的动机，一方面因为二维Gabor滤波器已被证明是纹理的接受域配置文件，另一方面好的模型的物理学研究动机是Gabor滤波器纹理分析的方法，他们支持全领域的纹理引起了定期的灰度值结构的观察[1]。在本文中，我们制定了Gabor滤波器为基础的方法和介绍以四元数Gabor滤波器为基础的彩色纹理分割，实验结果已经证明该方法的作用。本文的其余部分如下，第2节简要讨论了主要的相关工作，第3节介绍了四元数，第4节讨论