[发明专利]一种基于纳什均衡理论的多纹理特征图像分割方法

摘要

本发明提供的事一种基于纳什均衡理论的多纹理特征图像分割方法。主要包括：对图像的14种纹理特征值进行归一化处理；采用纳什均衡理论，不断的求取14个纹理特征值各自区域收益的最大值max(∑p∈Pσp)，并且根据区域收益值进行相似区域的判断与合并；将结果输出至改进的基于纳什均衡的多纹理C‑V模型中，获得光滑的图像分割轮廓线。由于模型是充分利用全图像14种纹理信息进行计算的，所以得到的结果更加全面和准确。

主权项

1.一种基于纳什均衡理论的多纹理特征图像分割方法，其特征是：(1)输入图像，将所述图像划分为N个区域，计算区域灰度的最大值，确定最大灰度值的区域个数是Ni，以及最大灰度值的相邻区域的个数是Nk；(2)计算所有Ni相邻区域的14个纹理特征值的收益∑p∈Pωp；(3)如果相邻区域的14个特征值的收益都最大，则达到纳什均衡，该相邻区域Nk和Ni是相似区域，并将两区域合并，N1＝N1+Nk，Nk＝Nk+1；否则，Nk＝Nk+1；(4)如果Nk＜N，返回步骤(2)查找合并区域的相邻区域；(5)如果N＝Nk，则u0i＝Ni，得到合并后的相似区域u0i；(6)计算合并后相似区域u_0i的功能函数(7)输出原图像的分割结果图。