[发明专利]基于形态Haar小波纹理梯度提取的分水岭纹理图像分割方法有效
申请号: | 200910021396.7 | 申请日: | 2009-03-05 |
公开(公告)号: | CN101493932A | 公开(公告)日: | 2009-07-29 |
发明(设计)人: | 焦李成;张晓静;王爽;侯彪;刘芳;公茂果;梁建华 | 申请(专利权)人: | 西安电子科技大学 |
主分类号: | G06T5/00 | 分类号: | G06T5/00;G06T7/00 |
代理公司: | 陕西电子工业专利中心 | 代理人: | 张问芬 |
地址: | 71007*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 形态 haar 波纹 梯度 提取 分水岭 纹理 图像 分割 方法 | ||
1.基于形态Haar小波纹理梯度提取的分水岭纹理图像分割方法,其特征依次包括如下过程:
(1)用形态Haar小波对原始纹理图进行像变换,提取其纹理梯度图TG;
(2)将原始纹理图顺时针旋转90度后,用形态Haar小波提取其纹理梯度图RTG;
(3)将纹理梯度图RTG逆时针旋转90度后,与纹理梯度图TG作最大值加权,得纹理梯度图G,所述最大值加权方法是取纹理梯度图TG和旋转后的纹理梯度图RTG的对应点的最大值作为纹理梯度图G的对应点;
(4)用形态滤波对纹理梯度图G做平滑处理,消除细小暗的或亮的点,得到纹理梯度图OCG;
(5)对纹理梯度图OCG进行标记分水岭分割,得到最终的纹理分割图。
2.根据权利要求1所述的基于形态Haar小波纹理梯度提取的分水岭纹理图像分割方法,其特征是所述的用形态Haar小波提取纹理梯度图的步骤如下:
[1]对原始纹理图做一级的形态Haar小波变换,分别得到其水平、垂直和对角三个方向的高频子带图;
[2]对每个高频子带图作中值滤波,后求梯度;
[3]对各高频子带梯度图进行插值和加权,即先对各高频子带梯度图采用双线性插值法进行插值,获得边缘平滑图像;再进行加权,加权的权值ωi由算式ωi=M*N/sumi计算:其中M、N分别是图像的宽和高的像素数,sumi为归一化的子带各点的平方和,加权后得到的纹理梯度图H(i,j)=ω1*H1(i,j)+ω2*H2(i,j)+ω3H3(i,j),其中H1、H2和H3都是高频子带图各像素点归一化的结果。
3.根据权利要求1所述的基于形态Haar小波纹理梯度提取的分水岭纹理图像分割方法,其特征是对纹理梯度图G做形态滤波采用5*5的方形块作为结构元素B,顺序运行形态学的开、闭算子对纹理梯度图G进行开闭滤波,去除纹理梯度图G中与结构元素B可比拟或小于结构元素B的亮或暗细节,获得平滑的纹理梯度图OCG。
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