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基于Gabor小波的无边缘活动围道纹理分割方法

汪凯斌 俞卞章 赵健 李海宁 谢红梅

汪凯斌, 俞卞章, 赵健, 李海宁, 谢红梅. 基于Gabor小波的无边缘活动围道纹理分割方法[J]. 电子与信息学报, 2007, 29(12): 2819-2821. doi: 10.3724/SP.J.1146.2006.00767
引用本文: 汪凯斌, 俞卞章, 赵健, 李海宁, 谢红梅. 基于Gabor小波的无边缘活动围道纹理分割方法[J]. 电子与信息学报, 2007, 29(12): 2819-2821. doi: 10.3724/SP.J.1146.2006.00767
Wang Kai-bin, Yu Bian-zhang, Zhao Jian, Li Hai-ning, Xie Hong-mei. Texture Image Segmentation Based on Gabor Wavelet Using Active Contours Without Edges[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2007, 29(12): 2819-2821. doi: 10.3724/SP.J.1146.2006.00767
Citation: Wang Kai-bin, Yu Bian-zhang, Zhao Jian, Li Hai-ning, Xie Hong-mei. Texture Image Segmentation Based on Gabor Wavelet Using Active Contours Without Edges[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2007, 29(12): 2819-2821. doi: 10.3724/SP.J.1146.2006.00767

基于Gabor小波的无边缘活动围道纹理分割方法

doi: 10.3724/SP.J.1146.2006.00767
基金项目: 

西北工业大学种子基金(Z200538)和国家部级基金资助课题

Texture Image Segmentation Based on Gabor Wavelet Using Active Contours Without Edges

  • 摘要: 该文提出了一种基于Gabor小波的活动围道纹理分割新方法。该方法先用Gabor小波提取图像的纹理特征,再用Chan-Vese模型进行分割。与其它基于Chan-Vese模型的纹理分割方法相比,基于Gabor小波的活动围道的纹理分割方法有两个优点:一是同时使用纹理特征和灰度信息演化围道,可分割纹理图像和非纹理图像,分割方法的灵活性好;二是在分割多类目标时,采用多级分层式曲线演化方法解决了初始围道难以选择的问题。对自然界真实图像和遥感图像的分割实验结果说明,该文提出的分割方法精度高。
  • 张丽飞, 王东栋, 等. 基于变形模型的图像分割技术综述[J].电子与信息学报.2003, 25(3):395-403浏览[2]Chan Tony F and Vese Luminita A. Active contours without edges [J]. IEEE Trans. on Image Processing. 2001, 10(2): 266-277.[3]Vese Luminita A and Chan Tony F. A Multiphase level set framework for image segmentation using the Mumford and Shah model [J].International Journal of Computer Vision.2002, 50(3):271-293[4]蔡国雷, 杨鸿波, 等. 利用总变分最小化方法的无监督纹理图像分割[J]. 中国图象图形学报, 2005, 10(4): 489-493.[5]Sandberg B, Chan T, and Vese L. A level set and Gabor based active contour algorithm for segmenting textured images. UCLA CAM Report 02-39, 2002.[6]Gao Song and Bui Tien D. Image segmentation and selective smoothing by using Mumford-Shah model [J].IEEE Trans. on Image Processing.2005, 14(10):1537-1549[7]Tsai A, Yezzi A, and Willsky A S. Curve evolution implantation of the Mumford-Shah functional for image segmentation, denoising, interpolation, and magnification[J].IEEE Trans. on Image Processing.2001, 10 (8):1169-1186[8]李俊, 杨新, 施鹏飞. 基于Mumfor-Shah模型的快速水平集图像分割方法[J]. 计算机学报, 2002, 25 (11): 1175-1183.[9]Mumford D and Shah J. Optimal approximation by piecewise smooth functions and associated variational problems [J].Comm. Pure Appl. Math.1989, 42 (4):577-685
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出版历程
  • 收稿日期:  2006-06-01
  • 修回日期:  2007-01-12
  • 刊出日期:  2007-12-19

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