基于L0優(yōu)化的紋理分析技術.pdf

1、紋理是一種區(qū)域視覺線索，在圖像中普遍存在而又難以描述，是一種描述圖像中各個像素之間的空間分布關系，一直以來都沒有較好的定義。由于紋理信息能夠充分地利用到圖像中的信息，因此紋理成為描述圖像內容和識別圖像內容的一種新的方法，同時它與圖像的其它特征比較而言，兼顧了圖像宏觀結構與微觀細節(jié)兩方面，因此利用紋理分析圖像成為圖像分析的一個重要方法。而在紋理分析研究技術中紋理分割一直都是研究的難點，它涉及神經(jīng)網(wǎng)絡、統(tǒng)計學、模式識別、神經(jīng)生理學、應用數(shù)學

2、、生物制藥等多個研究領域。但是，一直以來都缺少一種簡單高效，邊緣清晰的紋理分割方法。
　　 針對以上問題，本文主要針對紋理分割技術展開研究，主要研究內容和貢獻包括:
　　 (1)提出一種基于特征空間的LO多通道優(yōu)化方法，針對多個通道Gabor小波的紋理分析結果，在特征空間采用多通道LO優(yōu)化的方法降噪，避免了采用傳統(tǒng)的Gaussian濾波降噪結果邊緣的模糊問題，同時，我們綜合多通道的內部關系來分析出相鄰紋理的邊緣信息，簡單

3、高效的得到邊緣清晰的紋理分割結果。實驗結果表明，我們的方法，有著很好的分割效果，并且在分割速度上相比之前的其他方法也有很大的提升。
　　 (2)提出一種基于紋理分割的LO最小優(yōu)化濾波方法，對于梯度空間的LO最小優(yōu)化算法，在普通圖片上有非常好的平滑效果，但是對于帶紋理的圖片卻達不到理想的結果，這是因為一般紋理部分顏色空間的梯度都非常大，所以很難對這部分進行濾波處理。對此，我們提出一種基于紋理分割的梯度空間LO最小優(yōu)化，利用我們上面