發(fā)布時間：2018-02-15 00:43

  本文關(guān)鍵詞： Gabor濾波器 紋理圖像 紋理類型 灰度共生矩陣 模糊C均值聚類　出處：《計算機工程》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：基于Gabor濾波器的紋理圖像分割算法存在參數(shù)難以選擇的問題。為此,提出一種預(yù)測圖像紋理類型數(shù)與Gabor濾波器組參數(shù)的分割算法。將圖像分割成大小相等的區(qū)域塊,根據(jù)各類紋理特性預(yù)測Gabor濾波器組參數(shù),利用各區(qū)域塊的紋理特征向量預(yù)測紋理類型數(shù),并使用預(yù)測的濾波器組提取圖像紋理特征,通過預(yù)測的紋理類型數(shù)對圖像進行聚類分割。實驗結(jié)果表明,該算法能以較高的精度與較快的速度分割紋理圖像,且受紋理類型數(shù)量影響較小。
[Abstract]:The algorithm of texture image segmentation based on Gabor filter is difficult to select parameters. In this paper, a segmentation algorithm for predicting the number of texture types and parameters of Gabor filter banks is proposed, which divides the image into regions of equal size. The parameters of Gabor filter banks are predicted according to various texture characteristics, the number of texture types is predicted by the texture feature vectors of each region block, and the texture features of images are extracted by the predicted filter banks. The experimental results show that the proposed algorithm can segment texture images with higher accuracy and faster speed, and is less affected by the number of texture types.
【作者單位】： 蘭州交通大學自動化與電氣工程學院;蘭州工業(yè)學院電子信息工程學院;
【基金】：國家自然科學基金“基于機器視覺的鐵路軌道表面缺陷快速識別與分類方法研究”(61461023);國家自然科學基金“鐵路長大隧道路基表面沉降鏈式圖像監(jiān)測方法及模型”(61663022) 甘肅省高原信息工程及控制重點實驗室開放課題基金“鋼軌表面缺陷機器視覺快速檢測”(20161105)
【分類號】：TP391.41;TN713

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本文編號：1512020