Hilbert曲线与小波变换结合的图像分割技术

"基于Hilbert曲线和小波变换的图像分割 (2013年)：赵杰，江苏联合职业技术学院电子工程系" 本文主要探讨了一种基于Hilbert曲线和小波变换的图像分割方法，该方法在2013年由赵杰提出并发表在《吉林工程技术师范学院学报》上。图像分割是计算机视觉领域的重要技术，用于将图像划分为多个具有特定特征的区域，以便于后续分析和理解。 Hilbert曲线是一种空间填充曲线，它将二维空间中的点按照一定的顺序映射到一维线上，使得在一维线上相邻的点对应于原二维空间中邻近的点。这种方法使得图像可以被逐点处理，而无需考虑其二维结构。在本文中，作者首先通过Hilbert曲线将二维数字图像转换为一维的Hilbert数字序列，这有助于简化图像的处理流程。 接下来，作者运用小波变换对这个一维序列进行多分辨率分析。小波变换是一种数学工具，它能同时在时间和频率域提供信息，特别适合分析非平稳信号。通过小波分解，可以得到数字信号在不同尺度下的细节信息，从而捕捉到信号的变化趋势。在这里，作者提取了数字信号的发展趋势曲线，这条曲线反映了图像的主要结构和特征。 将提取的趋势曲线作为阈值曲线，对Hilbert数字序列进行量化处理。阈值处理是图像分割中的常见步骤，它根据像素的灰度值将图像分为不同的区域。通过选取合适的阈值，可以有效地分离图像中的目标与背景。 最后，利用Hilbert曲线的逆过程，将经过量化的一维序列再转换回二维图像，从而完成图像分割。这种反过程确保了分割后的图像能够保持原始图像的空间关系，这对于保持图像的连续性和完整性至关重要。 仿真结果表明，这种结合Hilbert曲线和小波变换的图像分割方法具有良好的效果。这种方法的优点在于能够充分利用Hilbert曲线的空间分布特性，结合小波变换的多分辨率分析能力，有效地区分图像的不同区域，尤其适用于复杂场景下目标与背景的区分。 这项工作为图像分割提供了一种新的思路，将两种强大的数学工具——Hilbert曲线和小波变换相结合，提高了图像处理的效率和准确性，对于图像分析和计算机视觉领域的研究有着积极的贡献。