结合Gabor滤波器和扩展LTP算子的无监督纹理图像分割

• 作者: 周力 马瑞
• 来源期刊: 中国图象图形学报
• 学科: 工学
• 关键词: 纹理图像分割 Gabor滤波器 扩展LTP(local ternary pattern)算子 无监督
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 图像处理和编码
• 页码范围: 442-455
• 页数: 14页
• 分类号: TP391
• 字数: 9398字
• 语种: 中文

摘要

目的 现实中的纹理往往具有类型多样、形态多变、结构复杂等特点,直接影响到纹理图像分割的准确性.传统的无监督纹理图像分割算法具有一定的局限性,不能很好地提取稳定的纹理特征.本文提出了基于Gabor滤波器和改进的LTP(local ternary pattern)算子的针对复杂纹理图像的纹理特征提取算法.方法 利用Gabor滤波器和扩展LTP算子分别提取相同或相似纹理模式的纹理特征和纹理的差异性特征,并将这些特征融入到水平集框架中对纹理图像进行分割.结果 通过实验表明,对纹理方向及尺度变化较大的图像、复杂背景下的纹理图像以及弱纹理模式的图像,本文方法整体分割结果明显优于传统的Gabor滤波器、结构张量、拓展结构张量、局部相似度因子等纹理分割方法得到的结果.同时,将本文方法与基于LTP的方法进行对比,分割结果依然更优.在量化指标方面,将本文方法与各种无监督的纹理分割方法就分割准确度进行对比,结果表明,在典型的纹理图像上,本文方法准确度达到97％以上,高于其他方法的分割准确度.结论 提出了一种结合Gabor滤波器和扩展LTP算子的无监督多特征的纹理图像分割方法,能够较好地提取相似纹理模式的特征和纹理的差异性特征,且这些纹理特征可以很好地融合到水平集框架中,对真实世界复杂纹理图像能够得到良好的分割效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马瑞	安徽电子信息职业技术学院信息与智能工程系	6	25	3.0	5.0
5	周力	合肥工业大学计算机与信息学院	3	11	1.0	3.0