10.3969/j.issn.1673-629X.2012.05.031
融合多特征的纹理图像分割算法
针对传统的只用纹理的一种特征进行纹图像分割时的分割错误率较高的问题,提出了一种融合多特征的纹理图像分割算法.该方法综合考虑纹理的空间特征和频域特征,其中,空间特征提取在支持向量数据域描述的基础上进行;频域特征提取则利用改进的小波框架反映不同尺度间的特征;在此基础上,利用k均值算法对融合后的纹理特征进行聚类从而完成纹理图像的分割.实验结果表明与传统的只利用纹理的一种特征进行分割相比,该方法的错误率明显降低,同时在边缘准确性和区域一致性上都得到了明显的改善.
图像、纹理分割、小波框架、k均值聚类、支持向量数据域描述
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
河南省科技厅自然科学基金研究项目112300410301;河南省科技厅科技攻关研究项目112102210210;河南省教育厅自然科学基金项目2010A510009
2012-07-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
120-122,126