紋理圖像分割算法的研究.pdf

1、圖像分割是圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中最為基礎(chǔ)和重要的問題之一，它是對(duì)圖像進(jìn)行視覺分析和模式識(shí)別的基本前提，圖像分割的效果將直接影響到后續(xù)分析、識(shí)別和解譯等處理。紋理是圖像的重要特征，普遍存在于各類圖像當(dāng)中，由于紋理圖像自身的復(fù)雜性，使得紋理圖像的分割顯得尤為困難。 本文圍繞紋理圖像的分割技術(shù)和實(shí)現(xiàn)算法展開研究，主要工作有兩方面：一是圖像紋理特征的表述和提取算法的研究，二是基于紋理特征的圖像分割技術(shù)研究。論文工作主要有以下幾個(gè)方面

2、： 1、系統(tǒng)地研究了圖像紋理特征的數(shù)學(xué)描述方法、紋理特征的提取算法以及基于紋理特征的圖像分割方法，參考了大量的文獻(xiàn)，并通過實(shí)驗(yàn)比較，確定選用灰度共生矩陣，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示采用灰度共生矩陣提取圖像紋理特征能得到更好的分割效果； 2、詳細(xì)地分析了模糊聚類算法，為了改善聚類效果，對(duì)模糊C均值聚類算法進(jìn)行了改進(jìn)，使用硬C均值初始聚類中心以縮短聚類時(shí)間。并采用本改進(jìn)算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，結(jié)果顯示該算法在改善分割效果和縮短分割時(shí)間方面都具有很