基于特征尺度及多尺度分解纹理分割

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1、第29卷　第3期计　算　机　工　程2003年3月Vol.29№3ComputerEngineeringMarch2003·多媒体技术及应用·文章编号：1000—3428(2003)03—0124×—02文献标识码：A中图分类号：TP391.41基于特征尺度及多尺度分解的纹理分割12罗晓晖，李见为（1.四川工业学院计算机工程与应用系，成都610039；2.400044重庆大学光电工程学院模式识别室，重庆）摘要：在计算机视觉领域，纹理识别及分割是图像低层次处理中一个重要的问题。文章依据视觉信息处理的生理学理论，提出了一种新的纹理分析算法。该算法通过搜

2、寻纹理图像的特征尺度并配合连续整数尺度滤波上的特征尺度统计对纹理进行分层分析。并基于特征尺度上的分层分析提出一种纹理分割算法。实验结果证明了该算法的有效性。关键词：特征尺度；纹理分割；多尺度CharacteristicScaleandMultiscaleAnalysis-basedTextureSegmentation12LUOXiaohui,LIJianwei(1.ComputerEngineeringandApplicationDepartment,SichuanInstituteofIndustry,Chengdu610039;2.Opto

3、electronicEngineeringInstitute,ChongqingUniversity,Chongqing400044)【】AbstractTheidentificationandsegmentationoftextureisanimportantlow-leveloperationincomputervisionthathasmanyapplications.Thispaperproposesanewtextureanalysisalgorithmwhichisbasedonthetheoryofvisualinformation

4、processinginphysiology.Thealgorithmutilizessearchingtexturecharacteristicscaleandextractingthestatisticcharacteristicsonthetexturecharacteristicscaleaftercontinuousintegerscalefilteringtoanalyzethepropertyoftexture.Furthermore,atexturesegmentationalgorithmbasedonthecharacteri

5、sticscaleoftextureisproposedinthispaper.Promisingexperimentalresultsshowtheefficiencyofthealgorithm.【】KeywordsCharacteristicscale;Texturesegmentation;Multiscale1概述析。正如S.Mallat本人指出的那样，这类多通道纹理特征都[8]纹理分析在机器人视觉、工业监控、场景分析、辅助医是特殊的、非本质性的。本文提出一种基于连续整数尺度学诊断、遥感图像分析、图像数据库和目标自动识别(ATR)分解和

6、纹理特征尺度搜寻及统计的纹理分析方法，将特征尺等许多应用领域中发挥着重要的作用。然而由于无法从灰度度上的连续整数尺度分解统计特征构成纹理的特征向量，可图像中直接得出纹理的完整信息，因此纹理分析一直都被认以完成对纹理图像的分类和分割。为是一个极富挑战性的课题。2纹理的特征尺度及其搜寻图像的纹理尚没有明确的统一定义，一般理解为图像灰2.1纹理的特征尺度度在空间上的变化和重复，或图像中反复出现的局部模式由于纹理是一个区域性概念，不同的纹理具有不同形状()纹理基元和它们的排列规则。在纹理基元区域内呈现不规和尺度的基元。对于同一纹理来说，虽然从局部来看其基

7、元[1][2]则性，而在宏观上又表现出某种规律性。L.M.Kaplan认的形状大小和灰度分布可能有所不同，空间排列也具有一定为描述纹理最明显和直观的特征是扩展自相似性（ESS），随机性，但从整体来看纹理的基元的尺度及其空间排列都具[3]它描述了纹理在不同尺度下各局部的相似程度。Hawkins有统计上的一致性。也就是说，在统计的意义上不同纹理的认为纹理标志具有3个要素：(1)局部的空间变化序次在更内部其基元具有尺度和形状上的一致性。在对不同的纹理进大的区域内不断重复；(2)序次是由基本元素非随机排列而行分析和分割时，只用同一固定的尺度窗口来对其进行

8、特征组成；(3)纹理区域内任何地方都有大致相同的结构尺寸。分析的方法是不能反映出各种纹理的本质特征的。而用几个目前已出现了许多纹理分析的