一種新的基于Shape From Shading、shape from texture及小波技術的紋理分割方法.pdf

1、圖像分割是低級計算機視覺中最基本最重要的研究內容,是成功進行圖像分析、理解與描述的關鍵技術,因為圖像分割結果的質量直接影響爾后進行的分析、識別和解釋的質量.本文重點在三個方面對紋理圖像分割進行了研究和分析:(1)基于陰影的紋理特征提取.在分析由陰影恢復形狀算法的基礎上,本文提出了一種由陰影恢復形狀的紋理特征提取方法,該方法結合了兩種由陰影恢復形狀的方法,大大提高了運算的速度和穩(wěn)定性.(2)多重特征提取.通過對常用紋理圖像分割方法如統(tǒng)計方

2、法、結構方法、空間頻率方法進行了回顧,分析了其優(yōu)點和缺點.提出了由基于陰影恢復形狀提取特征、基于紋理恢復形狀提取特征和提取小波特征進行融合,作為進行紋理分割的基礎,并表現(xiàn)出較好的效果;(3)基于模糊的多層分割算法.在總結前人工作的基礎上,本文構造了一種多層的基于模糊的紋理分割算法,該方法基于兩層聚類,并考慮了象素之間的空間約束關系,引入了松馳算法,對象素進行逐個的修正,由此得到一個精確的分類分割結果.此外,本文分析了常用的估計光照參數的