4、基于核技术的纹理分割算法研究

基于核技术的纹理分割算法研究

1. 引言

纹理是许多自然图像中重要的特征之一，在人类视觉感知中扮演着重要角色，也为图像的识别和解释提供了关键信息。纹理分割技术在文档图像、医学图像和遥感图像的分析与解释中具有重要应用。

纹理分割是将包含不同纹理区域的图像划分为具有相似纹理的连通区域。其算法通常包括纹理特征提取、特征选择或降维（如果特征数量过多）以及分割算法等子过程。

纹理特征提取的方法主要分为统计、几何、基于模型和基于信号处理四大类。早期的纹理分析基于一阶和二阶统计量，如共生矩阵法。后来，马尔可夫随机场、分形、沃尔德分解和各种变换等方法也被成功应用。但早期方法的共同缺点是仅在单一尺度上分析纹理。Law提出的多通道处理概念，通过卷积设计的掩码并计算能量统计来描述纹理。在信号处理领域，Gabor变换、Wigner分布和小波变换等提供了多分辨率分析工具，其中Gabor小波在纹理分割中显示出潜力。

纹理特征提取的主要目的是将空间结构的差异映射为灰度值的差异，然后分割方法通过分析特征空间来提取同质区域。常见的分割方法可分为基于区域、基于边界或两者的混合。基于区域的方法通过合并具有相似纹理属性的像素或小区域来识别均匀纹理区域；基于边界的方法则通过检测相邻区域的纹理差异来确定边界。

2. 纹理分割算法

2.1 特征提取

• Gabor小波 ：二维Gabor基本函数及其傅里叶变换可表示为：
  • (
    \begin{align}
    g(x,y)&=\frac{1}{2\pi\sigma_x\sigma_y}\exp