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1、第32卷第5期红外与激光工程2003年10月Vol.32No.5InfraredandLaserEngineeringOct.20033基于Gabor环滤波的纹理分割方法12盛 文,夏 斌(1.空军雷达学院雷达系统工程系,湖北武汉 430019;2.华中科技大学图像所图像信息处理与智能控制教育部重点实验室,湖北武汉 430074) 摘要:针对纹理分割问题,提出了一种在频率域呈环形分布的Gabor滤波器组(Gabor环)的设计方法,在能量意义下给出了自适应选择滤波环带的步骤,并给出了经Gabor滤波后纹理特征的计算公式。根据给定Gabor滤波
2、器环具有的多方向特性对不同纹理图像进行滤波,然后计算滤波后各点特征,并利用这些多方向特征进行纹理分割。实验表明该方法能取得较好的分割效果,并具有很强的通用性。关 键 词:纹理分割;Gabor滤波器; 图像处理中图分类号:TP391.4文献标识码:A文章编号:100722276(2003)05204842053TexturesegmentationmethodbasedonGaborringfiltering12SHENGWen,XIABin(1.DepartmentofRadarSystemEngineering,AirForceRadarA
3、cademy,Wuhan430019,China;2.KeyLabofEducationMinistryforImageProcessingandIntelligentControl,HuazhongUniversityofScienceofTechnology,Wuhan430074,China)Abstract:AdesignofGaborfilterswhicharedistributedasaringonthefrequencydomainisproposed.Inthesenseofenergy,theselectionproced
4、ureofadaptivefilteringringandfeatureextractionexpressionafterGaborfilteringarepresented.Aftermulti2orientationfilteringwiththeGaborring,texturefeaturesofeverypix2elarederivedandsegmentationisperformed.Experimentsshowthatbetterresultscanbeobtained.Keywords:Texturesegmentatio
5、n;Gaborfilters;Imageprocession征来描述,即组成纹理的纹理元和纹理元之间的相互1 引 言关系,前者与局部灰调变化规律有关,后者则与由前者形成的空间结构相关。在一定意义下,可以认为任纹理分析是计算机视觉研究中不可避免要涉及何图像都是由一种或多种不同纹理组成。到的一个重要方面,是计算机视觉领域的一项基础技对纹理分割而言,关键是要寻找不同纹理所具有术。纹理是图像的一个重要特征,可以用两种基本特的特征,并根据其特征进行分类,从而实现纹理分割。 收稿日期:2002211218;修订日期:20032012103基金项目:教育
6、部开放实验室基金资助项目(TKLJ0104)作者简介:盛文(19662),男,湖北武汉人,教授,博士,主要从事图像处理、人工智能等方面的研究。©1995-2005TsinghuaTongfangOpticalDiscCo.,Ltd.Allrightsreserved.第5期 盛 文等:基于Gabor环滤波的纹理分割方法485纹理特征的选取是纹理分析的难点与关键,现有的方式中(u′,v′)=(ucosφ+vsinφ,-usinφ+vcosφ)法可归纳为统计法、模型法、空间2频率域分析法和结;(U′,V′)是中心频率(U,
7、V)所作的相似旋转。构法几类。基于Gabor滤波的纹理分析是一种空间2由公式(2)可知,H(u,v)是一个主轴与u轴成φ频率域联合分析的方法,它具有在空间域和频率域同角的带通高斯函数,其纵横比为1Pλ,极向中心频率[1]时取得最优局部化的特性,对人的心理物理学、视F=U2+V2(单位为cPimage,CPI),方向为θ=arctg觉生理学的研究表明,人的视觉注意系统有着与其相(VPU)。二维Gabor函数实际上是一个同时位于空间似的特性,其视觉神经元对包括诸如二维视觉空间位域和频率域的带通滤波器函数,通常情况下,取Gabor置、方向、运动、色
8、彩、体视深度、大小或空间频率对称函数中高斯函数部分的方向与复数调制部分函数的性等各种刺激属性有选择性,因而在理论上具有比统辐角相等(φ=θ),即滤波器在空间域和频率
