【摘 要】
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自然图像中,常存在各式各样的纹理区域,这些纹理区域会呈现出不同尺度、不同方向等不规则特性。高效准确地提取纹理特征是无监督的自然纹理图像分割方法的关键,而传统的纹理特征提取方法易受到不规则纹理特征的影响,很难稳定有效地提取有区分度的纹理特征,所以无监督的纹理图像分割仍然是一个值得研究的难点和重点。同时,由于纹理图像具有丰富的结构特征,且整体结构具有关联性,而纹理图像的结构特征不受方向和尺度等局部信息
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自然图像中,常存在各式各样的纹理区域,这些纹理区域会呈现出不同尺度、不同方向等不规则特性。高效准确地提取纹理特征是无监督的自然纹理图像分割方法的关键,而传统的纹理特征提取方法易受到不规则纹理特征的影响,很难稳定有效地提取有区分度的纹理特征,所以无监督的纹理图像分割仍然是一个值得研究的难点和重点。同时,由于纹理图像具有丰富的结构特征,且整体结构具有关联性,而纹理图像的结构特征不受方向和尺度等局部信息的影响,所以本文致力于挖掘和提取出纹理图像的结构特征,并结合经典的水平集方法进行纹理图像分割。本文的主要工作如下:（1）提出基于结构相似性和边缘信息的水平集纹理图像分割方法。针对纹理模式不规则的自然纹理图像,传统方法存在分割效果不佳且鲁棒性差的问题,本文通过使用结构相似度（structural similarity index,SSIM）和旋转扭曲方法来提取纹理图像的结构特征。具体来说,首先根据纹理区域和背景区域对噪声的抗干扰性不一致,利用SSIM方法分析加噪图像和原始图像的结构相似性来获取纹理的结构形态,然后基于纹理结构一致性的性质,利用旋转扭曲方法来获取纹理的边缘信息,两种特征具有互补性,最后将上述两种特征和灰度信息融入水平集方法中进行纹理图像分割。（2）提出基于分块结构张量和局部灰度相似度的自然纹理图像分割方法。为了改善基于结构相似度和边缘信息的水平集纹理分割方法在背景复杂的纹理图像上的分割效果,通过使用分块结构张量方法和局部灰度相似度来提取纹理结构特征以区分目标区域和复杂背景区域,从而能够更好地分割复杂纹理图像。具体来说,首先使用分块结构张量来获取纹理模式具有的局部灰度变化特征,然后使用局部灰度相似度方法能够获取纹理模式具有的局部灰度相似性特征,两种结构特征具有互补性,最后将上述两种特征和灰度信息融入水平集方法中进行纹理图像分割,从而提高纹理图像分割的精度。
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