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的重要特征之一，在人类视觉感知中发挥着重要作用，同时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。

纹理分割的目标是将包含不同纹理区域的图像分割成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方法、几何方法、基于模型的方法和基于信号处理的方法四大类。早期的方法大多只在单一尺度上分析纹理，存在一定的局限性。Law提出的多通道处理概念以及信号处理领域的Gabor变换、小波变换等多分辨率分析技术，为纹理特征提取提供了更有效的工具。其中，Gabor小波在纹理分割中展现出了潜在的优势。

纹理分割的方法通常可分为基于区域的方法、基于边界的方法以及两者的混合方法。基于区域的方法试图识别具有均匀纹理的图像区域，通过合并具有相似纹理属性的像素或小局部区域来实现分割；基于边界的方法则侧重于检测相邻区域之间的纹理差异，从而确定纹理边界。

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以表示为：
  [
  \begin{align }
  g(x,y)&=\frac{1}{2\pi\sigma_x\sigma_y}\exp\left(-\frac{x^2}{2\sigma_x^2}-\frac{y^2}{2\sigma_y^2}\right)\exp(j2\pi Wx)h(x,y)\ <