[发明专利]一种纹理图像的分割方法

摘要

本发明公开了一种纹理图像分割方法，提取图像的局部的各种特征信息表征图像中不同纹理的区域的特性得到特征图像，通过主成分分析等手段降低数据量再通过mean shift算法（中文名为：均值漂移算法）对特征向量进行聚类,从而完成较可靠的纹理图像分割。本发明相对于现有技术，图像分割可靠性高，人机交互少的有益效果。

主权项

一种纹理图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：1）对输入的图像I(x,y)做傅里叶变换,得到图像的频率域数据；2）根据预定的旋转方向和滤波器频段构造一组Gabor滤波器：{Hk(x,y)|k=1...N}，其中，Hk表示这组滤波器中第K个滤波器的核函数,N为滤波器的个数；3）在频率域使用所述Gabor滤波器对图像滤波，得到一组滤波结果{I′k(x,y)|k=1...N}，其中，I′k(x,y)表示第k个滤波器对图像滤波的结果,k为滤波器个数,x、y为像素坐标；4）对滤波结果I′k(x,y)进行特征抽取，抽取的特征包括纹理的能量Ed(x,y)、反向灰度值Md(x,y)和方向灰度方差Vd(x,y)，从而得到各频段和方向下的特征向量：fk(x,y)=[Ed(x,y),Md(x,y),Vd(x,y)]|k=1..N，其中，fk(x,y)为行向量,x,y是对应图像中的像素坐标；5）使用meanshift算法对步骤4）得到的特征向量进行聚类，完成图像分割。