相位特征提取及在纹理分割中的应用

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1、第22卷第4期小型微型计算机系统Vol122No142001年4月MINI-MICROSYSTEMApr.2001文章编号:100021220(2001)0420442204相位特征提取及在纹理分割中的应用1,212王晓丹赵荣椿吴崇明1(西北工业大学计算机科学与工程系陕西西安710072)2(空军工程大学导弹学院计算机工程系陕西三原713800)摘要:重视了在生物视觉中起重要作用的相位信息在纹理分割中的重要性并将相位信息用于纹理分割,介绍了常用的相位解缠卷方法及基于最小二乘法的相位解缠卷算法,提出了用于分割由两种纹理构成的纹理图象的相位特征提取算法,最后给出了应用相

2、位信息进行纹理分割的实例.关键词:纹理分割;最小二乘法;相位解缠卷分类号:TP391文献标识码:A1引言部与虚部),使相位值U(x,y)落在主值区间内(-P,+P],造成相位在(-P,+P]的周期重复的不连续性,这些不连续相差研究表明:视觉皮层中存在成对的简单细胞,两者存在2kP(k=0,±1,±2,...),即反正切运算将(-∞,+∞)上的090相移,这些细胞的感受野(receptivefield)轮廓可用实、偶真实相位压到主相位值区间(-P,+P]内,形成多对一映射关〔1〕对称及虚、奇对称的Gabor脉冲响应来描述,这意味着视觉系,这就是相位缠卷(wrap).要

3、使用图象的局部相位特征,则系统利用了图象的局部相位信息.局部相位谱是纹理的重要必须首先消除这种由反正切运算造成的2kP相位混乱而获得〔2〕特征,应在纹理辨别和区分中起重要的作用.因此研究图象真实相位即进行相位解缠卷(unwrap)或称相位展开.的局部相位特征有助于进行图象分割,同时有助于对视觉系称通过反正切运算计算出的相位值为缠卷相位,相位解统中的信息处理过程的更好理解.但实际上这一特征却很少缠卷的任务是从图象中计算出的缠卷相位值找出真实相位被利用,主要原因在于:在提取局部相位信息时需要进行相位值.设真实相位为U,计算出的缠卷相位记为7=W(U),缠卷解缠卷(unw

4、rapping),即消除由于在求相位时运用反正切运函数W(U)=U+2kP,其中k为一整数,使得-P

5、缠卷算法,提出解缠卷成为一个非常困难的逆问题.了用于分割的由两种纹理构成的图象相位特征提取算法,应但因相位信息的重要作用,已有许多不同的方法提出,用用相位信息进行纹理分割的实例验证了本方法的有效性.于相位解缠卷问题.相位解缠卷方法可分为四大类:1.基于积分的方法(integration2based):其基本思想是:2相位缠卷及相位解缠卷估计图象中的局部偏导数,若图象中两相邻样本间的真实相位差

6、ûexp{jU(x,y)}(1)缠卷的图象〔3〕.这类方法的缺点是:基于局部相位性质,解卷=ûf(x,y)û{cos[U(x,y)]+jsin[U(x,y)]}(2)的结果依赖于积分路径,对噪声较敏感,因此其应用有限.式中ûf(x,y)û是f(x,y)的幅值,U(x,y)是f(x,y)的相2.基于最小二乘法的方法(least2squaresbased):通过最位.从(1)式可看出,实际相位值是在(-∞,+∞)上连续的,小化缠卷相位函数ö图象的一阶离散偏导数和未知的解卷相而从(2)式可以得出:位函数ö图象一阶离散偏导数间的平方误差,来得到真实相位〔4,5,6〕〔4〕的

7、一个最小二乘估计进行.研究表明:该最小二乘解等U(x,y)=tan-1{cos[U(x,y)]+sin[U(x,y)]}价于矩形网格上,满足Neumann边界条件的Poisson偏微分(3)-1ø;由于进行了反正切运算tan(Re,Im)(Re,Im分别为实方程的解.这种方法中边界处的相位梯度的估计很重要,其错收稿日期:2000203224基金项目:国家自然科学基金及国家教委开放实验室基金课题作者简介:王晓丹,博士生.副教授.主要研究方向为图象处理、模式识别、计算机视觉、神经网络.赵荣椿,教授、博士生导师,主要研究兴趣为信号、图象处理、模式识别与计算机视觉.吴崇