基于相对全变分正则的纹理图像分割技术

"相对全变分正则的纹理图像分割方法" 纹理图像分割是计算机视觉领域的一个重要课题，尤其在图像处理、模式识别和医学成像等领域有着广泛应用。相对全变分正则（Relative Total Variation, RTV）是一种用于图像平滑和边缘保持的技术，它在纹理图像分割中起到了关键作用。本文由陈玲、王伟和李梦共同撰写，他们在重庆大学和重庆工商大学的数学与统计学院从事相关研究工作。 RTV正则化能够有效地平衡图像的平滑性和边缘保持性。在纹理图像分割中，这种方法首先通过平滑处理减少图像内部的噪声，同时尽可能保持图像的轮廓特征。平滑过程有助于消除纹理内部的小尺度变化，使得后续的分割步骤更为准确。在陈玲等人的研究中，他们采用了两步分割策略来利用RTV的优势。 第一步，对原始纹理图像进行平滑处理。通过应用RTV正则，图像中的连续区域得到平滑，而边缘区域则得以保留，这样既能去除不期望的噪声，又能保留图像的关键结构信息。 第二步，结合K-means聚类算法进行图像分割。在平滑后的图像基础上，使用K-means算法将图像像素分为多个类别，每个类别代表一种纹理或背景。K-means是一种基于距离的无监督学习方法，通过对像素的色彩、亮度等特征进行聚类，可以有效地将图像分成不同的区域。 实验结果显示，该模型对于各种类型的纹理图像，包括结构-纹理图像、多区域纹理图像和自然纹理图像，都能取得良好的分割效果。这表明RTV正则化的两步分割方法在处理复杂纹理时具有较高的准确性和鲁棒性。 关键词涵盖了纹理图像处理的核心技术，如相对全变分（RTV）作为正则化工具，以及K-means聚类作为分割方法。RTV在图像处理领域的应用，尤其是在纹理图像分割中的表现，对于理解图像内容和进行后续分析具有重要意义。 这篇首发论文探讨了一种新的纹理图像分割方法，通过结合RTV正则和平滑处理，以及K-means聚类分析，提高了纹理图像分割的质量和效率。这种方法对于改善图像处理技术，特别是在复杂纹理图像的分析中，具有潜在的实用价值和理论贡献。