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基于脊波双框架系统的图像分割方法研究

作　者: 李腾坤
导　师: 刘芳
学　校: 西安电子科技大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 灰度共生矩阵 脊波双框架系统 分水岭 图像分割
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要


脊波双框架系统是一种基于脊波的新的图像表示系统,它继承了脊波的核心思想即将空间中的“线奇异”转化为“点奇异”,再用小波变换处理这些点奇异,同时,它克服了以往用于图像的有限脊波的“缠绕”现象严重,重构不精确,只能用于素数大小图像等缺点。本文提出了一种基于灰度共生矩阵的脊波双框架系统的纹理图像分割方法,该方法采用可自适应调整大小的窗口,将灰度共生矩阵的特征和脊波双框架系统分解各子带的一阶能量特征结合起来,用模糊C-均值(FCM)进行了特征聚类。该方法与小波分割方法和基于有限脊波分割方法相比,分割性能有一定程度的改善。针对SAR图像,本文又提出了一种结合标记分水岭的脊波双框架系统的SAR图像分割方法,该方法利用标记分水岭方法在边缘定位的优势,再结合脊波双框架分割的分割结果得到最终结果,实验结果表明,该方法能有效的改善边缘准确度和区域一致性。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-7
第一章 绪论  7-11
  1.1 引言  7
  1.2 图像分割的研究现状  7-8
  1.3 多尺度几何分析概述  8-9
  1.4 论文主要工作及内容安排  9-11
第二章 一种多尺度几何分析工具——Ridgelet  11-23
  2.1 小波变换理论  11-12
  2.2 连续脊波变换  12-14
  2.3 离散脊波变换  14-23
    2.3.1 离散Radon变换  15-16
    2.3.2 离散脊波变换  16-18
    2.3.3 单尺度脊波变换  18-20
    2.3.4 有限脊波变换(Finite Ridgelet Transform)  20-23
第三章 基于灰度共生矩阵的脊波双框架系统的纹理图像分割  23-41
  3.1 经典图像分割算法  23-27
    3.1.1 图像分割的定义  23
    3.1.2 图像分割方法简介  23-27
  3.2 基于纹理信息的图像分割  27-29
    3.2.1 纹理及纹理图像概念  27-28
    3.2.2 纹理模型  28-29
  3.3 基于灰度共生矩阵的脊波双框架系统的纹理图像分割  29-39
    3.3.1 脊波双框架  29-34
    3.3.2 灰度共生矩阵  34-35
    3.3.3 自适应窗口选择  35-36
    3.3.4 脊波双框架域的特征值提取  36
    3.3.5 模糊C均值聚类  36-37
    3.3.6 实现策略  37
    3.3.7 仿真实验及结果分析  37-39
  3.4 本章小结  39-41
第四章 结合标记分水岭的脊波双框架系统的SAR图像分割  41-49
  4.1 SAR图像分割  41-43
    4.1.1 阈值分割方法  41-42
    4.1.2 基于像素特征的分割方法  42
    4.1.3 统计分割方法  42-43
  4.2 结合标记分水岭的脊波双框架系统的SAR图像分割  43-48
    4.2.1 分水岭算法  43-44
    4.2.2 实现策略  44-45
    4.2.3 仿真实验及结果分析  45-48
  4.4 本章小结  48-49
第五章 总结和展望  49-51
  5.1 论文工作总结  49
  5.2 进一步工作展望  49-51
致谢  51-53
参考文献  53-57
研究成果  57

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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