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基于小波变换的彩色图像分割方法

时间:2016-11-03


哈尔滨理工大学

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基于小波变换的彩色图像分割方法(结课论文)

科 学 姓 专

目: 小波分析及其在信号处理中的应用 号:1520600050 名:常乐乐 业:信号与信息处理

指导老师:于贵江

2016 年 8 月 18 日

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基于小波变换的彩色图像分割方法

摘要 小波变换是近年来得到了广泛应用的数学工具, 它在时域和频域都具 有良好的局部化性质,而且小波变换具有多尺度特性,能够在不同尺 度上对信号进行分析,因此在图像处理和分析等许多方面得到应用。 基于小波变换的阈值图像分割方法的基本思想是首先由二进小波变 换将图像的直方图分解为不同层次的小波系数, 然后依据给定的分割 准则和小波系数选择阈值门限,最后利用阈值标出图像分割的区域。 整个分割过程是从粗到细,有尺度变化来控制,即起始分割由粗略的 L2(R)子空间上投影的直方图来实现,如果分割不理想,则利用直方 图在精细的子空间上的小波系数逐步细化图像分割。 分割算法的计算 馈与图像尺寸大小呈线性变化。

1、基于小波变换的阈值分割 原理: 传统的直方图阈值法图像分割技术的基本思想是图像由不同特 征区域构成,它的直方图呈现多峰值,每个峰值对应一个区域,以谷 值点为阈值划分相邻峰值。如果直方图有明显的谷值点,则比较容易 选择阈值,然而在实际应用中,由于噪声的存在,往往很难有效地选 择阈值,阈值设定易受噪声的影响。基于小波变换的阈值法图像分割 技术则能够有效地避免噪声的影响。 该方法的基本思想是首先由二进 制小波变换将图像的直方图分解为不同层次的小波系数, 然后依据给

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定的分割准则和小波系数选择阈值门限, 最后利用阈值标出图像分割 的区域。 优点: 基于小波变换的阈值法图像分割技术能有效地弥补传统的图像 阈值法分割技术的不足 ,具有较强的抗噪声性能 ,同时 ,对于直方 图为多峰值的情况 ,可以利用小波的多分辨率分解 ,对灰度阈值进 行合理地选择 ,实现对图像的分割处理。

2、基于小波变换的多分辨分析的图像分割(与基于形态学的分割算 法结合) 人类视觉系统初级阶段的视觉信息处理研究表明: 基于空间一频域多 分辨率分析的图像分割方法是与人类视觉特性相一致的方法, 反映了 人类视觉感知过程中的多分辨率、多方向特性,因此基于空间一频域 多分辨率分析的图像分割方法引起了研究者们的广泛关注。 小波变换在图像分割中的应用包括:小波变换应用于边缘检测;多进 制小波变换和模糊聚类方法应用于纹理分割。 (1) 波变换的多分辨率图像分析和分水岭分割算法的综合分割方 法。 原理:传统的形态学分水岭算法存在严重的过分割现象。也就是说, 形态学分水岭算法对原始图像和它的梯度图像中存在的各种噪声特 别敏感.因此对图像进行分割时会出现过多的区域数量。 在分水岭 算法之前, 对图像进行多尺度形态滤波 ,从而有效地抑制噪声带来的 干扰 ,然后求形态梯度图像 ,再利用区域内灰度相似性的原则 ,用

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区域生长法分割图像。 结合小波变换多分辨率分析方法 ,这样就可以 得到分割图像的初步效果 ,而且较好地保持了图像的轮廓。 小波变换 多分辨率分析方法与改进分水岭分割算法相结合的综合分割方法。 此 方法利用逐层影射和小波反变换可以得到高分辨率图像 ,与在原始 图像上直接进行传统分水岭分割算法相比较,该方法的实验结果能有 效地减少分水岭算法图像过分割现象。 优点:基于小波分解和改进分水岭相结合的图像分割方法。此方法有 效地保留了边界的信息 ,达到了预期分割的目的 ,为后期的试验做 了很好的铺垫。 实验结果表明本文所提出的方法无论是对含有等效噪 声还是人为噪声的图像都有很好的分割效果。 (2) 多进制小波变换和模糊聚类方法相结合应用于图像纹理分割 对于图像纹理特征的提取大致分为两类: 1. 统计方法;包括灰度共生矩阵法、局部极大值的数量、局部线性 变换、自回归模型和马尔可夫随机场及最近的分形模型。 2. 空域/空域一频域方法:包括傅立叶变换、局部频率和走向、空 域能量、维纳分布、多通道 6abor 滤波和小波及小波包变换。 基于 多通道滤波提取图像特征的分析和辨别图像纹理的方法符合人眼视 觉生理的特点, 近年来的生物视觉试验表明, 空间一频率多尺度分析、 多尺度分辨率多通道纹理分析方法是与人类视觉过程相一致的一种 方法。 故它是纹理图像分析的重要发展方向, 已引起越来越多的注意。 小波变换因其具有特殊的变焦的本领, 它的出现为空间一频率多尺度 分析提供了一个精确而统一的框架,使其脱颖而出。

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原理: 多进制小波变换应用于纹理图像分割的方法包括预分割和后分 割两个过程,可以看作对应于纹理分类中的训练和分类两个阶段。预 分割过程对提取的特征利用模糊 C—均值算法进行聚类,获得原始图 像的预分割结果,这相当于分类中的训练,获得纹理类别的各种聚类 参数。后分割过程对预分割过程中获得的分类特征进行特征加权处 理,然后对原始图像的所有特征重新进行分类,获得最终分割结果。 优点:采用多进制小波变换和模糊 C—均值聚类方法相结合的纹理图 像分割,相比单一采用聚类方法能够有效的提高图像的分割效果,像 素错分率大大提高,在图像处理方面显示了更好的优越性。 (3)此外还有许多相关算法例如:根据小波变换的多尺度特性及快 速 Mallat 算法,结合 K—均值聚类算法提出了一种基于快速 Mallat 的二维双正交小波变换的彩色图像分割算法。 提高:由于正交小波变换的 J 下交滤波器不具备线性相位特性,其产 生的相位失真会引起图像边缘的失真,本文采用的双正交小波滤波 器, 其兼顾了正交性和对称性, 在图像处理方面显现出更好的优越性。 此外还有基于小波包变换的图像分割技术。


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