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基于Quaternion-Gabor滤波器彩色纹理分割算法研究

作　者: 王晓辉
导　师: 周越
学　校: 上海交通大学
专　业: 模式识别与智能系统
关键词: 彩色图像处理彩色纹理分割离散简约双四元数傅立叶变换简约双四元数多通道滤波 K均值聚类区域合并 mean shift
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
下　载: 237次
引　用: 1次
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内容摘要

人眼对颜色的敏感度比对亮度的敏感度更强,彩色图像包含更大的信息量和更丰富的视觉感受。长期以来,在视觉研究领域的大部分研究都是针对灰度图像的。近年来,随着计算机硬件和图像采集设备性能提高以及它们的成本下降,使得对彩色图像处理的研究提供了条件。此外,随着多媒体技术的飞速发展,计算机需要处理越来越多的彩色图像(如印品图像),彩色图像处理日益成为图像处理研究的一个重要课题,其中彩色图像分割是尤为重要的一个内容。随着彩色图像设备越来越受到人们的青睐,广泛开展对彩色图像处理技术的研究也变得十分迫切。本文从理论研究和实际应用的角度出发,围绕彩色图像处理过程中的特征提取、分割等几个主要问题展开讨论。图像分割是一个将图像分成不同同质性区域的过程,可以通过找到同质性区域的边界来达到这个目标。与灰度图像相比,彩色图像不仅包含亮度信息,而且还有更多其他的有效信息,比如色调、饱和度等。近年来基于图像内容、色彩以及纹理的图像检索技术成为数据库技术研究的一大热点,而基础的技术就是彩色图像

全文目录

摘要  5-8
ABSTRACT  8-14
第一章绪论  14-28
  1.1 研究背景及意义  14-16
    1.1.1 课题研究的意义  14-15
    1.1.2 研究背景  15-16
  1.2 彩色图像处理的理论基础  16-22
    1.2.1 颜色视觉  16-17
    1.2.2 颜色空间  17-18
    1.2.3 彩色图像的描述方法  18-22
  1.3 彩色图像分割的相关内容及其研究现状  22-25
    1.3.1 基于区域的方法  23
    1.3.2 彩色边缘检测  23-24
    1.3.3 基于PDE的图像分割  24-25
  1.4 本文的研究内容及其安排  25-28
    1.4.1 研究内容和创新点  25-26
    1.4.2 文章的结构和章节安排  26-28
第二章四元数以及简约双四元数  28-36
  2.1 四元数彩色图像处理介绍  28-29
  2.2 四元数彩色图像处理  29-31
    2.2.1 四元数基础知识  29-30
    2.2.2 四元数表示彩色图像  30-31
  2.3 简约双四元数(RBs)  31-35
    2.3.1 RBs的矩阵形式  31-32
    2.3.2 RBs的模和共轭  32-33
    2.3.3 RBs的极坐标形式以及简化极坐标形式——彩色图像的表示形式  33-34
    2.3.4 离散RBs傅立叶变换(DRBFT)  34-35
  2.4 如何实现DRBFT 和RBs卷积  35-36
    2.4.1 RBs傅立叶变换的实现  35
    2.4.2 RB卷积的实现  35-36
第三章多通道滤波器技术  36-44
  3.1 Gabor通道滤波器  36-40
    3.1.1 Gabor滤波器  36-38
    3.1.2 雏菊花瓣型滤波器(Daisy Petal Filter)  38-40
  3.2 多通道滤波器(Multi-channel Filter)  40-44
第四章两种基于Quaternion-Gabor滤波器的彩色纹理分割方法  44-62
  4.1 引言  44-45
  4.2 Quaternion-Gabor滤波器简单彩色纹理分割算法  45-48
  4.3 Quaternion-Gabor滤波器彩色纹理分割算法  48-51
  4.4 Quaternion-Gabor滤波器彩色纹理分割算法试验结果  51-60
    4.4.1 分割纯纹理的彩色图像  52-56
    4.4.2 多区域拼接纹理图像分割  56-58
    4.4.3 分割自然图像  58-60
  4.5 结论  60-62
第五章一种基于Quaternion-Gabor滤波器特征的彩色图像分割方法  62-76
  5.1 Quaternion-Gabor滤波器彩色纹理分割算法缺点和改进的思路  62-63
  5.2 基于Quaternion-Gabor滤波器特征的彩色图像分割新算法  63-68
    5.2.1 本章算法的基本原理  63
    5.2.2 本章算法的优越性  63-64
    5.2.3 本章算法的实现步骤  64-68
  5.3 实验结果分析对比  68-73
    5.3.1 多区域拼接纯纹理图像的分割结果  68-69
    5.3.2 自然纹理彩色图像的分割结果  69-72
    5.3.3 本章算法的分割结果与伯克利图像库中人工分割结果进行对比..  72-73
  5.4 结论  73-76
第六章全文总结和展望  76-80
  6.1 论文的主要工作及创新点  76-77
  6.2 下一步工作展望  77-80
参考文献  80-86
致谢  86-88
攻读硕士学位期间发表的论文  88

基于Quaternion-Gabor滤波器彩色纹理分割算法研究

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