基于人类视觉特性的纹理分割方法

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1、万方数据第26卷第5期2006年5月计算机应用ComputerApplicationsV01．26No．5May2006文章编号：1001—9081(2006)05—1015一03基于人类视觉特性的纹理分割方法毕胜，梁德群(大连海事大学信息工程学院，辽宁大连116026)(besheng@msn．com)摘要：纹理分割是将一幅图像依据纹理不同分成若干个不同的区域，目前广泛采用的是利用滤波器族(如Gabor)对图像进行分解。但由于图像纹理表现的各异性，通常在滤波器参数的选择上不能做到自适应，导致提取

2、的特征不明显，分类效果不好，使用范围受限。文中提出了一种基于人类视觉系统(Hum蛐VisualSystem，HVS)机理的纹理分割方法，不但可以模拟人类观察纹理直觉处理阶段确定纹理区的个数并且粗略地划分区域，而且可以模拟专注处理阶段自动选择呲or滤波器的个数及参数。该算法符合HVS区分纹理机理，计算过程简单、方便。针对各纹理选取的特征明显，分类效果好。关键词：人类视觉系统；纹理分割；Gabor滤波器；纹理特征度量；滤波中图分类号：TP391．4l文献标识码：AAdaptiVetexturesegm

3、entationmethodbasedonpropertyofHVSBISheng，LIANGDe—qun(＆‰fo，蜘mmfD，l死c危加ZDg弘D越f口n讹rft打聊‰池瑙谚"D口Z矗m“∞nf粥116026，吼f，m)Abstract：’rexturesegmentationinvolvessubdividinganimageintodifferemlytextu地d∞gions．M明ytextu比-segmnt砒ion8chem∞a陀b∞edonafilter-bankmodel，e．g．

4、Gaborfilter-b8nk．Butme8ea190rith瑚岫u8llyareliIIlitedbeca∞e0fthetextu坨’8Varietyandthepammete糟8electi∞dimculty．田坨8edeficienci髓leadtotIIeinemcientextmctedfeatu托，thewo培ecl鹊s墒cation地stllt8andthelimitedapplicationdomain．Inthi8p8per，8temu他segmentation8190ritl

5、lmb鹪edontIIeHVSmechani8mwaspresented．Itc觚givethenumberoftextumtype舳dapproximateare聃intlleimagemimickingthepreattentivestage，明dcanalso舀vetheCabor61te瑙paramete瑁mimickingthefbcu8ed砒tentionstage．ThisalgorithmcorrespondstotheHVSproperty，8ndtheapproachi8e鹊y

6、toimplement肌dcomputationaUyemcient．Thefeaturesa陀characteri8tic，andtheclas8mcationresultshavehiglleraccuracy．Keywords：HVs(human“sualsyBtem)；texturesegmentation；Gaborfilter；texturefeaturesme聃u托ment；6ltering0引言目前纹理分析主要任务有纹理分类、纹理分割、纹理合成等。其中纹理分类是利用预先定义的纹理种

7、类，通过提取纹理特征，利用模式分类算法进行分类。主要应用在图像检索等领域。而纹理分割则不同，它是利用纹理特征进行区域分割的一种手段。在分割前并不知道图像中存在什么类型的纹理、存在多少种纹理及各区域纹理的类型。事实上，纹理分割过程并不需要知道上述这些特点，我们只需要知道两种或多种纹理的不同即可。纹理分割可以分成两步进行：1)特征计算；2)基于特征值的区域一致性分割。特征提取在纹理分割中具有重要作用。目前纹理分割的主要方法有基于统计的方法、基于结构的方法、基于模型的方法和基于信号处理的方法。但由于大多

8、数均未强调人类视觉系统的感知机理，这些方法在使用时均有相应的适用范围⋯。人类很容易认出纹理，但对其下定义却很难。仅在文献[2]中就归纳出了6种纹理的定义。这些均说明了人们对人感知纹理的机理并不十分清楚。并没有像研究彩色那样，给予严格的定义和度量¨】，造成目前对各种纹理算法性能的评价多是基于某种数学描述的客观评价。这就造成了目前纹理分析研究方法在一定程度上困难。但另一方面纹理感知的精神心理学研究表明，对纹理算法的评价应是基于人类视觉系统的表现而进行的客观评价旧J。因此研究基于人类视觉