一种基于小波分析纹理背景下物体分割算法

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1、维普资讯http://www.cqvip.comI第l3卷第1期数据采集与处理Vo1．13No．1l998年3月JourrmlofDataAcquisition&ProcessingMar．1998∞r一种基于小波分析的纹理背景下的物体分割算法塑f——～萍三‘茎垂1I。f_(华中理工大学电子与信息工程系武汉．430074)m摘暮基于物体和作为臂量的坟理图象在线性赋范空同L】丰富的高频成分，而平滑图象能量剐更集中于低撰．中的储量分布不同过一特点，培出了一种基于小坡分析的部分。本文即根据这一特点，应用离散小渡变换对田特征选取方{岳，由此得封最佳的特

2、征描述并重用分裂一台并象柞能量一分析，热后自适应地选取特征，进行田象的算{岳进行图象分軎I。这种算法车质上是从藏度分布来分軎I分削。图象算{岳的推广，它不仅适用于纹理背晕下的舒体分剖，而小波理论是在傅立叶变换的基础上发展起来的且适用于纹理区和平{II区组成的复音图象的分割厦一种被广泛应用的教学工具，小被变换的分析方法不同纹理闻的分曹j。堑是一种非、常有效的信号时频分析方法。在应用领域，特别是在信号处理、图象赴理、语音分析、模式识别及众多非线性科学等领域．它被认为是近年来在工具及方法上的重大突破。小渡变换在信号的分析和处理的过程中之所以优于傅立叶

3、变换和短时傅立叶变换，是因为小波具引言有良好的时间和频率局部化的特征，而这是由于小渡的等时间带宽积特性和等Q值(中心频率与带宽图象分割是对图象信息进行加工提炼，目的在的比值)特性所决定的It3~在实际应用中，经常需要于把图象空间分戚一些有意义的区域．以便进一步赴理散字信号．而且Ma11at算法使得离傲的小渡变识别、处理．因而在目标跟踪、规囊编码、计算机视觉按实现起来远比连续小波变换方便．因而离散小波和医用图象处理等镡域中起着越来越重要的作用变换在实际中得到更为广泛的应用目前，图象分割算莹一般有基于边缘和区域之分，而这些方法都有它们的适用范田，只

4、能对具有一定特点的图象才能取得满意的效果。这主要是因为1图象在L中的能量分析在图象的分割过程中所选取的特征是单一的，而不是局部量优的。对于单一的纹理图象，适用空间频率本文所指能量均指线性赋葩空间中的能量。技术选取特征对于平槽田象(措一般的自然图象和1．1多分辨率分析^物图象)．运用获度特征即可进行分割．而在实际视觉精神生理学证明．^眼可看作一十精巧的处理的田象中．往往既包古了纹理区(多散作为背景光学系统．对外界图象的赴理近似为一十线性滤波图象)，又有平滑区，要得到好的分割效果．就必须将器·在^的规觉皮层即对图象进行了多撰率通道分纹理区与平槽区分

5、离开来，对它们各选用台适的特解(各撰率通道具有相同的对敦级带宽)．离傲小波征作进一步的分削．变换对信号不同的频率成分在时境上的抽样间隔是统计实验证明，纹理田象和平柑田象在线性赋可调的．高频者小，低撰者太所】2上，它能将信号分解范空间中的能量分布存在明星差别，纹理田象古成文织在一起的多种成分．以便分别赴理、分析．而啦稿H新，1996—11—11，蕾醺蕾啦刊H新t1997—0z-l维普资讯http://www.cqvip.com第1期征巧萍辱：一种基于小渡分析的纹理背景下的物体分軎j算法l3作为一种方便的形式，就是对变换作二进制离做。因1．2图象的

6、能量分布此，在散宇图象处理中，常常运用二雏二进离做小渡图象的多分辨率分析可由将原图象用一对正交变按对图象进行多频率通道分解，即多分辨率分境象滤波器日()和G()分解来完成，日()为低道析。滤波器。G()为商通滤波器。用x(f，譬)表示如下操I信号的二维二进离散小渡变换定义为作先将图象的每一行用，作卷积并作二取一抽(一2一Jn．一2-Jm)=2{(—n，∥—)样．再将得到的结果的每一列用g作卷积并作二取一．由函数簇(h一2-Jn。一2一m))c～)∈生成先量抽样，那么图象的多分辨事分析就可如图2进行∽。空间．矢量空问序列()∈z称为()的多分辨率

7、逼近。满足C则信号f(x。)在分辨率为的逼近信号Acf为，．)在上的正变投影，f(x，)在分辨率为2，和2．州的逼近信号之差．即细节信号Ddf为f(x．)在矢量空间0上的正交投影。0为在l上的正交朴空间。满足J0+1通过对三十具有不同方向频率支撑的小渡．)。(，)和扛，)作展缩、平移可得刊O的一组正交基．)．每个小渡，)都可以看作一十具有特定方向的带通滤波器的冲击响应。昊I二雏l啦节信号可由下式表示幽2图象的多分辨卓分析D，一((，0。)，扛一2一．Y一从图象舶能量分布来看。^，为其低颠成分，2一，埘)))c一)∈D，'D；Jf和D分别为图象在

8、不同方向上的高频成D，一({，，)。嘏一一2一．一分．即为细节部分。各部分的能量用下式计算2一)))h．)∈E一It2lx(i-)I(n—A·lY)D