基于云模糊理论的图像纹理分割

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• 出版年：2007
• 作者：王佐成；李永树；薛丽霞；汪林林
• 单位1：重庆邮电大学软件学院
• 单位2：西南交通大学土木工程学院
• 出生年：1973
• 学历：博士
• 职称：副教授
• 语种：中文
• 作者关键词：纹理分割；云理论；纹理特征矢量云；纹理统计描述符
• 起始页：548
• 总页数：5
• 经费资助：重庆市教育委员会科学技术研究项目资助（KJ060511）
• 刊名：西南交通大学学报
• 是否内版：否
• 刊频：双月刊
• 创刊时间：1954
• 主管单位：中华人民共和国教育部
• 主办单位：西南交通大学
• 主编：路湛沁
• 地址：中国成都
• 邮编：610031
• 电子信箱：bliu@home.swjtu.edu.cn
• 网址：http://journal.swjtu.edu.cn
• 卷：42
• 期：5
• 期刊索取号：P806.6 210
• 数据库收录：全国中文核心期刊；中国期刊方阵期刊；德国数学文摘(ZBl)收录期刊；中国科技论文统计源期刊；中国科学引文数据库来源期刊；Ei Compendex收录期刊；
• 核心期刊：全国中文核心期刊

摘要

为了处理图像纹理的模糊性和随机性，基于云模糊理论提出了纹理特征矢量云模型，并成功地应用于纹理图像分割.该方法在对纹理统计描述符模糊化处理后，逆向生成纹理特征矢量云.矢量云模型的数字特征能够很好地表达纹理的模糊性和随机性，据此通过云距离计算及纹理特征矢量云生长，完成对图像纹理的分割.实验结果表明，该方法较经典的ISODATA算法和K-means簇算法的分割精度高，并且迭代收敛速度快.