背景对目标的干扰是影响红外装备作用距离的重要因素，研究以雾为背景的红外图像中目标的识别方法对红外装备的应用有着重要的意义。突破了传统的红外图像的目标识别方法，通过对雾这种自然纹理的研究，采用小波变换的方法对红外图像提取各个频道上的纹理能量，基于熵空间理论的不同粒度空间分解与合成思想有效实现了以雾为背景的红外图像的纹理分割。
红外图像 熵空间 小波变换 纹理分割 infrared image entropy space wavelet transform texture segmentation
1 军械工程学院光学与电子工程系, 石家庄 050003
2 军械工程学院电气工程系, 石家庄 050003
3 国防科学技术大学 机电工程与自动化学院，长沙 410073
针对复杂背景下钢索图像难以准确分割的问题，提出一种基于纹理分析的钢索图像分割与边界识别方法.采用基于模糊Hough变换的纹理方向检测方法确定钢索走向，利用边缘方向密度直方图作为纹理特征，对与钢索纹理方向相应的边缘方向赋予不同权重，抑制纹理分割中背景的干扰，对钢丝绳图像进行聚类分割，采用检测平行直线的方法确定其边界，并根据算法参量对边界进行修正.在实验中，对比了边缘方向密度直方图特征与灰度共生矩阵、局部二值模式在钢索图像纹理分割中的结果与计算时间，结果表明边缘方向密度直方图特征计算速度快、受背景干扰小，分割准确率高.本文方法无须预先训练，受背景干扰小，可以准确地识别出钢索并确定其边界，能满足钢丝绳视觉检测的要求.
计算机视觉 钢索图像 纹理分割 边界识别 Computer vision Wire rope image Texture segmentation Boundary recognition
1 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室, 武汉 430079
2 长沙理工大学计算机与通信工程学院, 长沙 410076
3 武汉大学电子信息学院, 武汉 430079
受到基于模型的纹理分析方法的启发,提出了一种新的特征提取方法—有限混合纹理模式(Finite Texture Mixture Pattern,FTMP).FTMP是一个二元组的集合,可以通过聚类的方法进行计算.首先,基于Contourlet变换计算纹理的多尺度多方向变化信息;其次,对各尺度、各方向的变化信息分别进行聚类.这些聚类中心以及它们所占的比例组成的二元组的集合就构成了纹理图像的FTMP,反应了不同尺度不同方向的主要变化信息.这种纹理特征的计算方法充分利用了基于模型方法的基本思想,但却避免了复杂的参数计算.在FTMP的基础上,本文给出相应的纹理分割框架CFTMPseg,并通过定量和定性实验验证了所提算法的有效性.
Contourlet变换 有限混合纹理模式 局部变化模式 纹理分割 Contourlet transform finite texture mixture pattern local variable pattern texture segmentation
1 江西农业大学,江西 南昌 330045
2 江西科技师范学院光电子与通信重点实验室,江西 南昌 330038
在纹理图像分割的研究领域中,基于人类视觉感知特性的图像分割方法是一个重要 的新研究方向,在许多领域都有广泛的应用。基于小波分析理论,实现了图像的纹理分割。该算法首先对 原始图像实施二维多分辨率小波分解,得到特征图像;然后对其直方图进行一维小波变换和多阈值选择, 生成区域图像。实验表明,通过调整参数: 一维小波分解级数S和模糊阈值,能得到图像的最佳纹理分割。
小波变换 图像分割 纹理分割 wavelet transformation image segmentation texture segmentation
1 武汉大学 测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北 武汉 430079
2 长沙理工大学 计算机与通信工程学院,湖南 长沙 410076
3 武汉大学 电子信息学院,湖北 武汉 430079
高分辨率遥感影像呈现极其丰富的光谱和结构信息,传统的基于光谱的遥感影像分割方法往往使得分割区域过于细碎且分割精度不高。尝试将纹理信息引入到特征空间以期解决该问题。本文算法中,特征空间由光谱和纹理两类构成,并采用加权最小距离分类器。光谱信息通过对原始影像的变带宽均值漂移滤波获得,纹理信息由对原始影像逐波段采用多尺度伽博(Gabor)滤波器组滤波获得[依据训练样区中各特征维的方差确定该地物类别分类时特征维的权重,并通过训练样区的特征加权平均获得各地物类别的聚类中心[最后,将像素点归为到加权聚类中心距离最小的类别。实验结果表明,提出的均值漂移带宽确定方法是有效的,加权融合算法较基于光谱的分割方法在分割精度上有一定程度的提高。
图像处理 纹理分割 均值漂移 Gabor滤波器 信息加权
对纹理图像进行局部一维离散傅里叶变换，把傅里叶变换能反映图像纹理的高频部分的振幅谱作为纹理的特征向量。利用模糊概念定义模糊特征向量，把模糊特征向量集成到Snakes 模型。改进的Snakes 模型使活动轮廓曲线在曲线内部力场、图像梯度力场和特征向量对区域的模糊隶属度确定大小的曲线法向力场的共同作用下运动。对纹理实验图像和真实图像的进行了分割实验，实验结果说明新的模型能对图像纹理进行有效的分割，模糊特征的融入扩大了Snakes 模型分割图像的范围。
傅里叶变换 活动轮廓 模糊特征 纹理分割 图像分割 Fourier transform active contour fuzzy feature texture segmentation image segmentation
国防科技大学 机电工程与自动化学院，长沙 410073
针对复杂背景下钢丝绳图像难以准确分割的问题，提出一种新的基于纹理特征的图像分割方法。首先，采用局部二进制模式(Local Binary Pattern, LBP)特征直方图的一阶熵、二阶熵作为LBP 特征的统计测度，降低LBP特征的维数。同时选用边缘密度作为纹理描述的特征之一，弥补LBP 算子提取纹理特征不足、抗干扰能力差的缺点。然后以上述纹理特征构成特征矢量，采用模糊C-均值(Fuzzy C-Mean, FCM)聚类算法进行聚类分割。在实验中，对比了该算法与灰度共生矩阵、传统LBP 算子在钢丝绳图像分割中的效果。结果表明，该算法可以有效地对钢丝绳图像进行纹理分割，并能取得良好的边界定位效果，性能优于另外两种算法。
钢丝绳 纹理分割 局部二进制模式 边缘密度 模糊C-均值聚类 wire rope texture segmentation local binary pattern edge density Fuzzy C-Mean clustering
兰州交通大学,电子与信息工程学院,甘肃,兰州,730070
形态学颗粒分析是一种有效的颗粒纹理图像分割方法,但由于单一的颗粒度参数,使得其难以分割如颗粒度相同而空间排列不同的纹理图像,为此提出了一种基于双参数颗粒分析的纹理图像分割方法,该方法将传统的颗粒分析从单一参数扩展到以颗粒度和空间位置为参数的二维空间,使得扩展后的颗粒分析通过分布函数不仅能够提取纹理的颗粒度特征,而且能够获取纹理的空间排列特征,克服了传统颗粒分析难以区分颗粒度相同而空间排列不同纹理区域的问题.仿真实验表明,该方法在运算复杂度增加不大的情况下,纹理分割效果优于颗粒分析法,区域像素错分率低于颗粒分析法和Gabor滤波器法.
纹理分割 颗粒分析 空间参数 特征提取
西安电子科技大学技术物理学院, 西安 710071
提出一种基于纹理分割的遥感图像变化探测算法,利用纹理来反应不同地表形态的影响。对于两幅同一地点、不同时刻的图像,先将前一时刻的遥感图像分割成一系列代表不同地表形态的纹理,假设前一时刻图像的灰度分布在这些分割所得的纹理区域上可以用高斯分布描述,则后一时刻的图像在这些纹理区域上远离高斯分布的像素点便是异常的变化点。由于算法是在分割以后的纹理上分析像素值的统计特性,而不是在滑动的窗口中,因此不受变化大小和形状的限制。实验结果进一步验证了算法具有很好的探测性能。
遥感 变化探测 纹理分割 高斯分布
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
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.
纹理分割 Gabor滤波器 图像处理 Texture segmentation Gabor filters Image procession
