發(fā)布時間：2021-02-09 22:40

　　目的現(xiàn)實中的紋理往往具有類型多樣、形態(tài)多變、結(jié)構(gòu)復(fù)雜等特點,直接影響到紋理圖像分割的準(zhǔn)確性。傳統(tǒng)的無監(jiān)督紋理圖像分割算法具有一定的局限性,不能很好地提取穩(wěn)定的紋理特征。本文提出了基于Gabor濾波器和改進的LTP（local ternary pattern）算子的針對復(fù)雜紋理圖像的紋理特征提取算法。方法利用Gabor濾波器和擴展LTP算子分別提取相同或相似紋理模式的紋理特征和紋理的差異性特征,并將這些特征融入到水平集框架中對紋理圖像進行分割。結(jié)果通過實驗表明,對紋理方向及尺度變化較大的圖像、復(fù)雜背景下的紋理圖像以及弱紋理模式的圖像,本文方法整體分割結(jié)果明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的Gabor濾波器、結(jié)構(gòu)張量、拓展結(jié)構(gòu)張量、局部相似度因子等紋理分割方法得到的結(jié)果。同時,將本文方法與基于LTP的方法進行對比,分割結(jié)果依然更優(yōu)。在量化指標(biāo)方面,將本文方法與各種無監(jiān)督的紋理分割方法就分割準(zhǔn)確度進行對比,結(jié)果表明,在典型的紋理圖像上,本文方法準(zhǔn)確度達到97%以上,高于其他方法的分割準(zhǔn)確度。結(jié)論提出了一種結(jié)合Gabor濾波器和擴展LTP算子的無監(jiān)督多特征的紋理圖像分割方法,能夠較好地提取相似紋理模式的特征和紋理的... 

【文章來源】：中國圖象圖形學(xué)報. 2020,25(03)北大核心

【文章頁數(shù)】：14 頁

【部分圖文】：

擴展的LTP分解為二值化過程

擴展的LTP算子的up分量的計算

典型的紋理特征提取算子所提取的紋理特征圖像和擴展的LTP算子所提取的upper和lower分量的特征圖如圖4所示。通過對比可以發(fā)現(xiàn)，改進LTP算子所提取的目標(biāo)和背景的差異更為明顯，對于不同方向和不同模式的紋理具有良好的適應(yīng)性，這是因為改進的LTP算子的實驗參數(shù)只有閾值T，因此對于紋理模式和方向的變化都具有很好的適應(yīng)性。經(jīng)過實驗發(fā)現(xiàn)，T值一般取值在[5,30]之間更有效。1.3 Gabor濾波器和擴展的LTP算子的互補性

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3026348