基于人類視覺(jué)特性的紋理分割方法

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1、萬(wàn)方數(shù)據(jù)第26卷第5期2006年5月計(jì)算機(jī)應(yīng)用ComputerApplicationsV01．26No．5May2006文章編號(hào)：1001—9081(2006)05—1015一03基于人類視覺(jué)特性的紋理分割方法畢勝，梁德群(大連海事大學(xué)信息工程學(xué)院，遼寧大連116026)(besheng@msn．com)摘要：紋理分割是將一幅圖像依據(jù)紋理不同分成若干個(gè)不同的區(qū)域，目前廣泛采用的是利用濾波器族(如Gabor)對(duì)圖像進(jìn)行分解。但由于圖像紋理表現(xiàn)的各異性，通常在濾波器參數(shù)的選擇上不能做到自適應(yīng)，導(dǎo)致提取

2、的特征不明顯，分類效果不好，使用范圍受限。文中提出了一種基于人類視覺(jué)系統(tǒng)(Hum蛐VisualSystem，HVS)機(jī)理的紋理分割方法，不但可以模擬人類觀察紋理直覺(jué)處理階段確定紋理區(qū)的個(gè)數(shù)并且粗略地劃分區(qū)域，而且可以模擬專注處理階段自動(dòng)選擇呲or濾波器的個(gè)數(shù)及參數(shù)。該算法符合HVS區(qū)分紋理機(jī)理，計(jì)算過(guò)程簡(jiǎn)單、方便。針對(duì)各紋理選取的特征明顯，分類效果好。關(guān)鍵詞：人類視覺(jué)系統(tǒng)；紋理分割；Gabor濾波器；紋理特征度量；濾波中圖分類號(hào)：TP391．4l文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：AAdaptiVetexturesegm

3、entationmethodbasedonpropertyofHVSBISheng，LIANGDe—qun(＆‰fo，蜘mmfD，l死c危加ZDg弘D越f口n訛rft打聊‰池瑙諺"D口Z矗m“∞nf粥116026，吼f，m)Abstract：’rexturesegmentationinvolvessubdividinganimageintodifferemlytextu地d∞gions．M明ytextu比-segmnt砒ion8chem∞a陀b∞edonafilter-bankmodel，e．g．

4、Gaborfilter-b8nk．Butme8ea190rith瑚岫u8llyareliIIlitedbeca∞e0fthetextu坨’8Varietyandthepammete糟8electi∞dimculty．田坨8edeficienci髓leadtotIIeinemcientextmctedfeatu托，thewo培ecl鵲s墑cation地stllt8andthelimitedapplicationdomain．Inthi8p8per，8temu他segmentation8190ritl

5、lmb鷦edontIIeHVSmechani8mwaspresented．Itc觚givethenumberoftextumtype舳dapproximateare聃intlleimagemimickingthepreattentivestage，明dcanalso舀vetheCabor61te瑙paramete瑁mimickingthefbcu8ed砒tentionstage．ThisalgorithmcorrespondstotheHVSproperty，8ndtheapproachi8e鵲y

6、toimplement肌dcomputationaUyemcient．Thefeaturesa陀characteri8tic，andtheclas8mcationresultshavehiglleraccuracy．Keywords：HVs(human“sualsyBtem)；texturesegmentation；Gaborfilter；texturefeaturesme聃u托ment；6ltering0引言目前紋理分析主要任務(wù)有紋理分類、紋理分割、紋理合成等。其中紋理分類是利用預(yù)先定義的紋理種

7、類，通過(guò)提取紋理特征，利用模式分類算法進(jìn)行分類。主要應(yīng)用在圖像檢索等領(lǐng)域。而紋理分割則不同，它是利用紋理特征進(jìn)行區(qū)域分割的一種手段。在分割前并不知道圖像中存在什么類型的紋理、存在多少種紋理及各區(qū)域紋理的類型。事實(shí)上，紋理分割過(guò)程并不需要知道上述這些特點(diǎn)，我們只需要知道兩種或多種紋理的不同即可。紋理分割可以分成兩步進(jìn)行：1)特征計(jì)算；2)基于特征值的區(qū)域一致性分割。特征提取在紋理分割中具有重要作用。目前紋理分割的主要方法有基于統(tǒng)計(jì)的方法、基于結(jié)構(gòu)的方法、基于模型的方法和基于信號(hào)處理的方法。但由于大多

8、數(shù)均未強(qiáng)調(diào)人類視覺(jué)系統(tǒng)的感知機(jī)理，這些方法在使用時(shí)均有相應(yīng)的適用范圍?。人類很容易認(rèn)出紋理，但對(duì)其下定義卻很難。僅在文獻(xiàn)[2]中就歸納出了6種紋理的定義。這些均說(shuō)明了人們對(duì)人感知紋理的機(jī)理并不十分清楚。并沒(méi)有像研究彩色那樣，給予嚴(yán)格的定義和度量¨】，造成目前對(duì)各種紋理算法性能的評(píng)價(jià)多是基于某種數(shù)學(xué)描述的客觀評(píng)價(jià)。這就造成了目前紋理分析研究方法在一定程度上困難。但另一方面紋理感知的精神心理學(xué)研究表明，對(duì)紋理算法的評(píng)價(jià)應(yīng)是基于人類視覺(jué)系統(tǒng)的表現(xiàn)而進(jìn)行的客觀評(píng)價(jià)舊J。因此研究基于人類視覺(jué)