基于多尺度结构张量的多类无监督彩色纹理图像分割方法_杨勇

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1、第２６卷第５期计算机辅助设计与图形学学报Ｖｏｌ．２６Ｎｏ．５２０１４年５月ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒ－ＡｉｄｅｄＤｅｓｉｇｎ＆ＣｏｍｐｕｔｅｒＧｒａｐｈｉｃｓＭａｙ２０１４基于多尺度结构张量的多类无监督彩色纹理图像分割方法杨勇１，２）１，３）１），郭玲，王天江１）（华中科技大学计算机科学与技术学院武汉４３００７４）２）（黄河科技学院信息工程学院郑州４５００６３）３）（三峡大学理学院宜昌４４３００２）（ｙａｎｇｙｏｎｇ＿８２５８２５＠１６３．ｃｏｍ）摘要：由于自然图像中包含丰富的颜色信息与多尺度的纹理信息，伴随多个同质目标区域的出现，依靠半监督手动交互标

2、记的图像分割方法难以实现自动分割，因此提出一种多类无监督彩色纹理图像分割方法．首先，提取了颜色特征（向量结构）与多尺度纹理特征（矩阵集合），并对两者分别进行能量描述；对于２种具有不同特征结构的能量函数，通过多类融合策略计算两者的融合因子，并自适应地融合；再将融合后能量函数的全局最优化问题转化为其对应的多层ＧｒａｐｈＣｕｔ图割模型，利用最大流?最小割理论计算得到全局近似最优解．为了自适应地控制分割过程，提出了自适应迭代分割收敛准则，并最终在自然图像及合成的彩色纹理图像上进行了质量评估与量化分析．实验结果表明，该方法具有较好的目标区域完整性与一致性，并具有较高的准

3、确率．关键词：结构张量；彩色纹理；多层图割模型；图像分割中图法分类号：ＴＰ３９１．４Ｍｕｌｔｉ－ｓｃａｌｅＳｔｒｕｃｔｕｒｅＴｅｎｓｏｒＢａｓｅｄＵｎｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄＣｏｌｏｒ－ＴｅｘｔｕｒｅＩｍａｇｅＳｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎＡｐｐｒｏａｃｈｉｎＭｕｌｔｉｃｌａｓｓ１，２），ＧｕｏＬｉｎｇ１，３），ａｎｄＷａｎｇＴｉａｎｊｉａｎｇ１）ＹａｎｇＹｏｎｇ１）（ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＨｕａｚｈｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｗｕｈａｎ４３００７４）２）（ＳｃｈｏｏｌｏｆＩ

4、ｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨｕａｎｇＨｅＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＣｏｌｌｅｇｅ，Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ４５００６３）３）（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＳｃｉｅｎｃｅ，ＣｈｉｎａＴｈｒｅｅＧｏｒｇｅｓＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｙｉｃｈａｎｇ４４３００２）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｆｏｒｓｅｍｉ－ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄａｎｄｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓ，ｔｈｅｙａｒｅｕｓｕａｌｌｙｃｏｎｆｒｏｎｔｅｄｗｉｔｈｄｉｆｆｉｃｕｌｔｙｗｉｔｈｔｈｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｔａｓｋｆｏｒｎａｔｕｒａｌｃｏｌｏｒ－ｔｅｘｔｕｒ

5、ｅｉｍａｇｅａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙ．Ｔｈｅｒｅａｓｏｎｆｏｒｔｈａｔｉｓｔｈｅｎａｔｕｒａｌｉｍａｇｅｃｏｎｔａｉｎｅｄａｂｕｎｄａｎｔｃｏｌｏｒｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄｍｕｌｔｉ－ｓｃａｌｅｔｅｘｔｕｒｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ａｎｄｍｅａｎｗｈｉｌｅｓｏｍｅｈｏｍｏｇｅｎｅｏｕｓｃｏｌｏｒ－ｔｅｘｔｕｒｅｏｂｊｅｃｔｓａｒｅａｐｐｅａｒｅｄ．Ａｎｕｎｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄｃｏｌｏｒ－ｔｅｘｔｕｒｅｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎａｐｐｒｏａｃｈｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｔｈｉｓａｒｔｉｃｌｅ．Ｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｃｏｌｏｒ（ｖｅｃｔｏｒ）ａｎｄ

6、ｍｕｌｔｉ－ｓｃａｌｅｔｅｘｔｕｒｅ（ｓｅｔｏｆｍａｔｒｉｘ）ａｒｅｅｘｔｒａｃｔｅｄｆｉｒｓｔｌｙ，ａｎｄｔｈｅｎｔｈｅｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｅｄｅｎｅｒｇｙｆｕｎｃｔｉｏｎｓｏｆｃｏｌｏｒａｎｄｔｅｘｔｕｒｅａｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ；Ｍｅａｎｗｈｉｌｅ，ａｍｕｌｔｉ－ｃｌａｓｓｍｅｒｇｉｎｇｓｔｒａｔｅｇｙｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄｆｏｒｃｏｍｐｕｔｉｎｇｔｈｅｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｅｄｍｅｒｇｅｆａｃｔｏｒ，ｓｏｔｈａｔｗｅｃａｎｉｎｔｅｇｒａｔｅｔｈｅｔｗｏｄｉｆｆｅｒｅｎｔｋｉｎｄｓｏｆｅｎｅｒｇｙｆｕｎｃｔｉｏｎｓａｄａｐｔｉｖｅｌｙ．Ｉｎｔｈｅｆｏｌｌ

7、ｏｗｉｎｇ，ｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｓｏｌｕｔｉｏｎｏｆｍｅｒｇｅｄｅｎｅｒｇｙｆｕｎｃｔｉｏｎｃａｎｂｅａｃｑｕｉｒｅｄｔｈｒｏｕｇｈｃｏｎｖｅｒｔｉｎｇｔｈｅｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｅｄｅｎｅｒｇｙｆｕｎｃｔｉｏｎａｓｍｕｌｔｉｌａｙｅｒｇｒａｐｈ，ａｎｄｔｈｅｎａｎａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｏｐｔｉｍａｌｓｏｌｕｔｉｏｎｃａｎｂｅｃａｌｃｕｌａｔｅｄｉｎｍａｘ－ｆｌｏｗ?ｍｉｎ－ｃｕｔａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｌａｓｔｌｙ，ａｎａｄａｐｔｉｖｅｉｔｅｒａｔｉｏｎｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｃｒｉｔｅｒｉｏｎｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄｔｏｃｏｎｔｒｏｌｔｈｅｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｏｆｓ

8、ｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓ，