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基于纹理特征的图像分割技术

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简介：
本研究聚焦于利用纹理特征进行图像分割的技术探讨，通过分析和提取图像中的纹理信息，以实现更精确、高效的图像分割。这种方法在计算机视觉领域具有广泛应用前景。 本段落采用平稳离散小波变换对纹理图像进行分解，并利用各层的小波系数能量作为特征向量。通过模糊c-均值聚类（FCMC）算法实现图像分割，同时提出了一种改进的分割方法：首先进行粗分割，然后针对边缘部分进一步细化处理。实验结果显示该方法显著提升了图像分割的速度和精度。

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  • 基于纹理特征的图像分割技术
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    本研究聚焦于利用纹理特征进行图像分割的技术探讨，通过分析和提取图像中的纹理信息，以实现更精确、高效的图像分割。这种方法在计算机视觉领域具有广泛应用前景。 本段落采用平稳离散小波变换对纹理图像进行分解，并利用各层的小波系数能量作为特征向量。通过模糊c-均值聚类（FCMC）算法实现图像分割，同时提出了一种改进的分割方法：首先进行粗分割，然后针对边缘部分进一步细化处理。实验结果显示该方法显著提升了图像分割的速度和精度。
     
  • 基于聚类技术的纹理图像分割方法
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    本研究提出了一种利用聚类算法进行纹理图像分割的新方法，能够有效识别和分离复杂场景中的不同材质区域。 利用聚类技术实现纹理图像分割： a）针对合成纹理图像（共有4个合成纹理图像，见文件夹：data\Texture_mosaic），对每个像素提取纹理特征向量。（可以采用课堂讲授的方法或自行查找资料进行特征提取） b）使用聚类算法（推荐k-均值聚类方法）对所得到的特征向量空间中的点进行分类。类别数可根据图像中实际存在的纹理类型来确定。最后将每个像素所属的类别标签转换成图像形式显示，如下图所示。（其中b、d、f、h为相应的基准分割图像）。
     
  • 图像检索技术研究——基于颜色与纹理特征.pdf
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    本文档探讨了图像检索技术中的关键要素，着重于通过分析和利用颜色及纹理特征来提升检索精度和效率。 汪磊提出了一种基于颜色和纹理特征的图像检索方法。该方法通过使用等面积圆环对图像进行分割，并提取每个圆环的颜色直方图来实现。这种方法能够有效地利用图像的颜色和纹理特性来进行检索。
     
  • LBP技术在图像纹理特征展示中的应用
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    本研究探讨了局部二值模式（LBP）技术在提取和展现图像纹理特征方面的潜力与优势，通过实验分析验证其在增强图像细节表现力上的有效性。 使用VS2010和OpenCV实现LBP算法来检测图像的纹理特征，并运行程序以显示效果图。
     
  • 基于LBP与GLCM特征提取的纹理图像分割仿真实验-源码
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    本项目通过MATLAB实现基于LBP和GLCM算法的纹理图像特征提取及分割仿真。代码适用于研究和教学用途，有助于深入理解纹理分析技术。 基于LBP特征提取和GLCM特征提取的纹理图像分割仿真源码
     
  • 基于纹理的图像分割算法
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    本研究提出了一种先进的基于纹理特征的图像分割方法，通过分析和提取不同区域间的纹理差异实现精准分割。该算法在复杂背景下的目标识别与提取中表现出优越性能。 纹理图像分割算法涉及将一张纹理图像分解成多个样本，并使用imagequilting算法重新生成另一张纹理图像。这样可以计算出样本的平均值并进行排序。直接运行程序 imagequilt.m 即可看到效果。
     
  • 图像的纹理分割
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    图像的纹理分割是指通过分析和识别图像中的纹理特征来分离不同区域的过程，广泛应用于计算机视觉与模式识别中。 这篇论文详细分析了一种结合多种方法的纹理图像分割技术。
     
  • 基于GrabCut的图像分割技术
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    本研究聚焦于改进和应用GrabCut算法进行图像分割，通过优化迭代过程及结合深度学习方法，旨在提高对象识别与背景分离的精确度。 使用grabcut函数可以对图像进行分割，并且只需用户较少的交互行为就能得到较好的结果。这包括选取矩形框、前景点和背景点等操作。该图像分割代码基于Visual Studio以及OpenCV开发。
     
  • 基于Gabor小波的图像纹理特征提取
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    本研究探讨了利用Gabor小波变换进行图像纹理分析的方法，通过优化参数设置以增强特征提取的准确性和鲁棒性。 Gabor小波可以用来提取图像的纹理特征，在MATLAB语言中编写相关代码简单且实用，并已通过运行测试。