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《基于灰度秩数向量非监控纹理图像分割》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第2期电 子 学 报Vol.28No.22000年2月ACTAELECTRONICASINICAFeb.2000基于灰度秩数向量的非监控纹理图像分割毕笃彦,毛柏鑫,马林华(空军工程学院航空电子工程系,西安710038) 摘 要:纹理图像分割的首要问题是纹理特征的提取与描述.传统的统计纹理描述方法和结构纹理描述方法各有特点,但也各有不足.本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.在用本算法对纹理进行描述的基础上,本文采用了一种广义最小体积椭球聚类算法(GMVE)对所
2、抽取的纹理特征进行聚类分割.算法有效性在实际纹理分割中得到了验证.关键词:纹理分割;聚类分析;K2L变换;秩数统计;模式识别中图分类号:TP391文献标识码:A文章编号:037222112(2000)0220136203Non2supervisedTexturalImagesSegmentationBasedonGrayLevelRankVectorBIDu2yan,MAOBai2xin,MALin2hua(ElectronicDepartmentofAirForceInstituteofEngineering,Xi’an710038,
3、China)Abstract:Inthispaper,anewtexturalimagessegmentationmethodisproposedwhichisbasedontextural2statisticalconcept.Thismethodcanwellabstractthetexturalcharacteristics.Byusingthismethodtodescribetexture,anon2supervisedgeneralizedmini2mumvolumeellipsoid(GMVE)clusteringalgo
4、rithmisadoptedtorealizenon2supervisedtexturalimagessegmentation.Theeffectivityandefficiencyoftheproposedalgorithmareillustratedintheexperimentsforrealtexturalimagessegmentation.Keywords:textureanalysis;clusteringanalysis;K2Ltransform;orderstatistics;patternrecognition1 引
5、言(1)42邻域的定义 对每个像素P(i,j),其42邻域定义 纹理是图像分析中的一个基本特征,这种特征经常被用如图1所示.于复杂景物的图像处理[1].本文将纹理看做是一些基本结构(2)42邻域的空间位置 对每个像素P(i,j),其位置编号模式的统计性组合.从而建立一种新的有效的纹理描述方法.定义为为了得到这种基本结构模式,在每个像素位置,考虑它的42Pos[P(i-1,j)]=0,Pos[P(i,j-1)]=1,邻域像素灰度之间的秩数关系.这种秩数关系可以用一个具Pos[P(i,j+1)]=2,Pos[P(i+1,j)]=3有4个分
6、量的向量来表示,其每个分量的取值为4个像素灰(3)42邻域灰度向量 对每度的秩数,即0,1,2或3.容易知道,这样的向量为有限个,这个像素P(i,j),其42邻域灰度有限个向量即构成了所要用到的基本结构模式.对于这种基向量定义为本结构的数目统计便可有效地描述物体的表面纹理.v(i,j)=[f(i-1,j),f(i,j-T为了实现对纹理的非监控分割,首先对所抽取出的纹理1),f(i,j+1),f(i+1,j)]图142邻域定义特征首先进行K2L变换,然后在降低了维数的空间内进行非这里f(i,j)为像素P(i,j)的灰监控聚类分析.所选聚类
7、算法为广义最小体积椭球法(GMVE:度.TGeneralizedMinimumVolumeEllipsoid)[2],该算法具有有效和快为简单起见,记v(i,j)=[f0,f1,f2,f3],其中fk(k=0,速的特点.⋯,3)为第k个位置上的像素灰度.实际上,v(i,j)也可看作在下面的讨论中,第二节给出灰度秩数向量的定义及其纹理结构模式,但如果一幅图像的灰度级取值为0～255之间4性质,第三节给出用灰度秩数向量对纹理进行描述的方法,第的整数,则v(i,j)的所有可能取值将有256=4294967296种,四节介绍GMVE算法,第五节
8、给出本文所提出的非监控性纹显然v(i,j)不能直接做为纹理的基本模式.为此,这里提出理分割方法,最后给出该算法对于实际纹理图像的分割结果.了灰度秩数向量的概念.(4)灰度秩数向量 对于每一灰度向量,定义一个
