基于GLCM与自适应Gabor滤波器组的纹理图像分割

摘要：

基于Gabor滤波器的纹理图像分割算法存在参数难以选择的问题.为此,提出一种预测图像纹理类型数与Gabor滤波器组参数的分割算法.将图像分割成大小相等的区域块,根据各类纹理特性预测Gabor滤波器组参数,利用各区域块的纹理特征向量预测纹理类型数,并使用预测的滤波器组提取图像纹理特征,通过预测的纹理类型数对图像进行聚类分割.实验结果表明,该算法能以较高的精度与较快的速度分割纹理图像,且受纹理类型数量影响较小.

关键词：Gabor滤波器、纹理图像、纹理类型、灰度共生矩阵、模糊C均值聚类

所属期刊栏目：43

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金“基于机器视觉的铁路轨道表面缺陷快速识别与分类方法研究”61461023;国家自然科学基金“铁路长大隧道路基表面沉降链式图像监测方法及模型”61663022;甘肃省高原信息工程及控制重点实验室开放课题基金“钢轨表面缺陷机器视觉快速检测”20161105

在线出版日期：2017-08-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：280-286