杨永全

(西安工程大学 计算机科学学院,陕西 西安 710048)

一种基于纹理特征匹配的快速目标分割算法

杨永全

(西安工程大学 计算机科学学院,陕西 西安 710048)

虽然固定尺度变化分解窗口的目标分割算法分割效果好,但时间效率不高。针对这一缺陷,提出一种依据查询窗口和被查询子窗口的纹理特征距离信息,分等级尺度变化分解窗口的算法思想。在当前循环层中,如果查询窗口和被查询子窗口的纹理特征距离比设定的阈值λ越大,分解窗口在下一次循环中减小的尺度d就越大,反之则越小。经实验验证,该算法能有效提高基于纹理特征匹配的目标分割算法效率,在分割精度上基本保持不变。

固定尺度变化分解窗口；分等级尺度变化分解窗口；纹理特征匹配；目标分割

0 引言

虽然人们对纹理的研究已有几十年,但至今难以对纹理给出一个统一、准确的定义。一般来说,现实世界中的物体图像并不呈现区域的均匀性,图像的纹理由重复的模式组成,这种重复模式的纹理元素按某种规则排列。目前较系统的纹理特征描述方法分为4类[1]：基于统计的方法、基于结构的方法、基于信号处理的方法和基于模型的方法。图像处理中纹理分析是一个非常基础而关键的问题,在许多图像内容分析应用中起重要作用。

经典的基于纹理特征匹配的目标分割方法中,多数算法都是基于分解框架的。这些方法将图像分解成大小为16×16、32×32像素或其它大小像素的子窗口,然后提取每个子窗口的纹理特征。……