Gabor小波与GM模型结合的纹理图像分割改进方法

"一种综合多种方法的纹理图像分割" 纹理图像分割是图像处理和模式识别领域的核心问题，其目的是将具有不同纹理特征的图像区域划分为多个同质性的区域。这个过程对于计算机视觉、图像分析和模式识别等众多领域至关重要，有着广泛的应用，如医学影像分析中的细胞识别、遥感图像中的目标检测等。 纹理图像分割的难点在于在缺乏先验信息的情况下确定图像中的纹理类型和数量。通常，分割过程包括两个主要步骤：特征提取和分割算法的选择。统计法、结构法和时频域法是常见的纹理特征提取方法，其中时频域法近年来因其独特优势而备受关注。例如，Gabor小波变换能有效地捕捉纹理的局部特征和方向信息。 该硕士学位论文的作者李中海提出了一个结合Gabor小波变换、GMM（高斯混合模型）聚类和LS-SVM（最小二乘支持向量机）分类的改进纹理分割方法。通过多通道Gabor小波滤波器组，可以得到丰富的纹理特征向量，经过优化处理后，这些特征向量用于GMM聚类，生成LS-SVM的训练样本。最后，利用LS-SVM进行分类分割。这种方法旨在克服单纯聚类或分类方法在分割过程中可能存在的局限性，实验证明其性能优良。 此外，论文还展示了该改进方法在石料图像识别和数字文档图像分割中的实际应用，取得了显著效果。关键词包括：纹理分割、Gabor小波变换、GMM模型、EM（期望最大化）算法和LS-SVM分类。这项工作不仅深化了对纹理图像分割的理解，也为实际应用提供了有效的解决方案。