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文檔簡介
1、紋理圖像分析是圖像處理和計算機視覺領(lǐng)域中的重要研究內(nèi)容,它在農(nóng)產(chǎn)品檢測,遙感圖像分析和智能交通系統(tǒng)等方面有著非常廣泛的應(yīng)用背景。紋理分析技術(shù)是利用計算機技術(shù)模擬人類視覺對自然紋理的理解和識別過程,而紋理特征描述與提取是進行紋理分析的重要基礎(chǔ)。分形對象在自然界中普遍存在,如裊裊上升的炊煙、千姿百態(tài)的云彩,繁茂的樹木以及粗糙不平的表面。實際上,這些分形對象也是某種紋理。因此,分形與紋理之間存在著一種自然聯(lián)系,而正是這種聯(lián)系,使得分形理論成為
2、圖像處理領(lǐng)域重要方法。但是,現(xiàn)有基于分形的紋理圖像分析方法都是針對灰度圖像的,而自然紋理大都是彩色圖像。因此,研究符合人眼視覺模式的高效可靠的彩色自然紋理分析方法,依然是一個開放的,具有挑戰(zhàn)性的問題。
本文針對現(xiàn)有分形幾何方法對彩色自然紋理分析的不足,研究了幾類不同彩色分形維的自然圖像紋理的特征表達、提取及紋理圖像分類等一系列問題,提出了相關(guān)解決方案,具體研究工作如下:
(1)針對傳統(tǒng)的字典排序不能有效地利用向量的每
3、一個分量信息,提出了一種基于聚類的向量極值法,然后將灰度形態(tài)學的擴展到向量形態(tài)學,并提出了基于向量形態(tài)學膨脹算子的彩色分形維數(shù),最后針對圖像的多分類問題,提出了聯(lián)合分形特征描述子,并通過彩色紋理分類實驗驗證了本文提出方法的有效性。
(2)考慮到在四元數(shù)傅里葉變換域中功率譜與頻率的關(guān)系,提出了使用快速四元數(shù)傅里葉變換的彩色圖像分形維數(shù)。并針對彩色自然紋理圖像的功率譜與頻率的雙對數(shù)曲線不是線性的,提出了用局部多項式回歸方法估計雙對
4、數(shù)曲線,并在此基礎(chǔ)上提出了一種新的彩色紋理圖像分形描述子,并將其應(yīng)用于多類別彩色紋理圖像的分類問題。
(3)給出一種基于四元數(shù)Gabor小波變換與多重分形維數(shù)的彩色紋理特征提取方法,首先考慮到四元數(shù)乘法的不可交換性,將四元數(shù)分解成兩個復(fù)數(shù),在利用四元數(shù)傅里葉變換快速算法進行四元數(shù)Gabor小波變換,然后提取每個濾波圖像的廣義分形維數(shù),構(gòu)成彩色紋理特征向量,算法中利用每個像素的濾波幅值作為分形表面場點的質(zhì)量,最后應(yīng)用彩色圖像分類
5、實驗驗證提出方法的有效性。
(4)針對一般的局部連接分形維僅僅適用于二值圖像和灰度圖像,不能用于彩色圖像問題,提出將彩色圖像每個像素的顏色值和位置坐標看成五維向量,接著應(yīng)用兩點間的歐式距離來判別像素點間連通性并創(chuàng)建圖模型,然后計算當前點的極小連通子圖的頂點數(shù)來表述局部的連接度,從而獲得每個像素點的局部分形維。最后,結(jié)合圖像去噪、增強和圖像二值化等操作,將提出的局部連接分形維應(yīng)用于血管圖像的分割,實驗結(jié)果表明,該方法具有較好的分
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