Gabor纹理特征的提取

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1、ISSN1000-9825,CODENRUXUEWE-mail:jos@iscas.ac.cnJournalofSoftware,Vol.18,No.3,March2007,pp.592−599http://www.jos.org.cnDOI:10.1360/jos180592Tel/Fax:+86-10-62562563©2007byJournalofSoftware.Allrightsreserved.∗基于测地线活动区域模型的非监督式纹理分割+何源,罗予频,胡东成(清华大学自动化系,北京100084)UnsupervisedTextureSegmentationBasedo

2、nGeodesicActiveRegions+HEYuan,LUOYu-Pin,HUDong-Cheng(DepartmentofAutomation,TsinghuaUniversity,Beijing100084,China)+Correspondingauthor:Phn:+86-10-62792482,E-mail:heyuan97@mails.tsinghua.edu.cnHeY,LuoYP,HuDC.Unsupervisedtexturesegmentationbasedongeodesicactiveregions.JournalofSoftware,2007,18

3、(3):592−599.http://www.jos.org.cn/1000-9825/18/592.htmAbstract:Thispaperproposesanalgorithmbasedoncurveevolutionforunsupervisedtexturesegmentation.AmultidimensionalfeaturespaceisachievedbyusingaGaborfilterbanktoextracttexturefeatures.Toavoiddeformingcontoursdirectlyinavector-valuedspace,aGaus

4、sianmixturemodel(GMM)isusedtodescribethestatisticaldistributionofthespaceandgettheboundaryandregionprobabilities.Thenaframeworkofgeodesicactiveregionsisappliedbasedonthemtogetfinalresults.Intheend,theexperimentalresultsdemonstratethatthismethodcanobtainsatisfiedboundariesbetweendifferenttextu

5、reregions.Keywords:texturesegmentation;Gaborfilter;snakes;geodesicactiveregions摘要:提出了一种基于曲线演化的非监督式纹理分割算法.在用Gabor小波库提取纹理特征之后,可以得到一个多维的特征图像.为了避免直接在多维空间中应用曲线演化模型,采用高斯混合模型(Gaussianmixturemodel,简称GMM)来描述该特征图像的概率分布,再从分布模型中计算得到每个像素点的区域信息和边界信息.综合两种信息,并应用测地线活动区域模型来获得最终分割结果.实验结果显示,这种方法能够获得良好的区域边界.关键词:纹

6、理分割;Gabor小波;活动轮廓模型;测地线活动区域模型中图法分类号:TP391文献标识码:A纹理是表达物体表面或结构的基本属性,但是,由于其形式上的广泛性和多样性,目前对纹理还没有一个明确而又统一的定义.一般我们认为,纹理是图像灰度或色彩在空间上的变化或重复.一直以来,基于纹理的分析[1]和应用是机器视觉和图像处理领域的一个重要课题.而纹理分割是纹理分析和应用的基础,一般的基于色彩或灰度信息的图像分割理论,其分割特征在每个像素上具有独立性,可以认为是基于像素的;而纹理是像素在空间中有规律分布的体现,其分割特征是基于区域的.因此,对于纹理分割的一般思路是:首先,通过特征提取将图像

7、转化到特征空间;然后,再对其进行分割.目前被广泛用于纹理特征提取的方法是基于二阶灰度信息的统计特[2,3][4,5]征的,例如Markov随机场、Gibbs随机场、Gabor滤波器、Gabor小波以及结构张量.近十几年来,Gabor滤波器被广泛应用于图像表示、恢复和分割等领域,其依据主要有以下两点:首先,Gabor∗Received2005-05-26;Accepted2006-04-20何源等:基于测地线活动区域模型的非监督式纹理分割593滤波器能够很好地模拟哺乳动物视皮层简单

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