文档介绍：摘要率分析思想是将图像分解为不同层上的低频和高频信息,再采用提取特征的方了小波对图像特征更好的表示,对于高维信号,小波分析并不能充分利用数据本身所具有的几何特征,因而很多更优秀的多尺度分析方法应运而生。是新近发展起来的一种图像多尺度几何分析方法,本文在第一代理论的基础之上研究了第二代的基本理论。离散小波变换在每一个尺度上提供了三个方向的高频子带信息,而图像中几何结构咴的走向并不只是这几种,这样差的方向性使得小波无法对图像特征进行更好的表示。针对小波的局限性,考虑了图像结构中的几何方向信息,是~种基于边缘的图像表示方法,其主要特点是能充分利用图像自身的几何正则像处理任务中,若能够预先知道图像的几何正则方向,并充分予以利用,无疑降低计算几何流、弯曲作用等运算的复杂度,并达到最优表示的多方向信息的思想,提出了一种基于第二代变换的纹理图像分割方法,并结合模式识别分类中的岛虵两种聚类方法进行仿真实验。实验结果表明,该算法将图像的几何特征信息有效的应用到图像分割中,得到了较好的关键词图像分割;第二代变换;几何流方向;四叉树分解;,基于小波多尺度分析的方法在图像分割中比较流行。小波的多分辨法进行分割。但是由于小波变换存在方向性差且只能处理点奇异等缺陷,妨碍方向,并自适应的根据所要表示的函数构造最合适的基函数。在图会有助于图像的处理。本文通过分析先后两代变换的异同,证明第二代是一种既能充分利用图像的几何正则方向,又能相对第一代尺度几何工具。并借鉴第二代变换过程中用四叉树分解来获得最优分割效果。征
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艚柳虢舅断日期:锄∥.学位论文作者签名:≮知西南交通大学曲甯父遗大罕学位论文版权使用授权书槐C堋笆褂帽臼谌ㄊ椤日期:。本人授权西南交通大学可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等C芸冢本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,复印手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于年解密后适用本授权书;朐谝陨戏娇蚰诖颉啊獭
西南交通大学学位论文创新性声明究工作所得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体,均已在文中作了明确的说明。本人完全意识到本利用第二代变换过程中的四叉树分解来获取图像的最优几本人郑重声明:所呈交的学位论文,是在导师指导下独立进行研声明的法律结果由本人承担。本学位论文的主要创新点如下:将第二代变换分别与怠聚类算法相结合,何流方向,将图像的几何特征信息应用于图像分割之中。
第滦髀课题的背景和意义西南交通大学硕士研究生学位论文第本章从研究图像分割在图像处理中的重要意义入手,介绍了图像分割的相关内容,同时分析了当前图像分割在国内和国外的研究现状,介绍了小波变换在图像分割中的应用背景,并分析了理论作为第二代小波在当今多尺度分析方法中的研究情况,最后列出了本文的主要工作和内容提要。图像处理是当今世界的一个研究热点,其研究范围与人工智能、神经网络、遗传算法、模糊逻辑等理论和技术有着密切的关系,其研究内容涉及到图像去噪、图像分割、图像融合、图像压缩、图像增强等多个方面。其中,图像分割是图像感知与识别的关键技术之一。简单的说,图像分割是把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。这里特性可以是像素的灰度、颜色、纹理等,预先定义的目标可以对应单个区域,也可以对应多个区域。图像量有重要的影响。另一方面,因为图像分割及其基于分割的目标表达、特征提析和理解成为可能。图像分割在实际中已得到广泛的应用,例如在工业自动化,在线产品检验,生产过程控制,文档图像处理,遥感和生物医学图像分析,保安监视,以及军标进行提取、测量等都离不开图像分割。可以看出,图像分割对于整个目标识别过程来说,是一个非常实用而且关键的环节,其处理的好坏将直接影响到后分割在图像工程中占据重要的位置。一方面,它是目标表达的基础,对特征测取和参数测量等将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式,使得更高层的图像分事,体育,农业工程等方面。概括来说,在各种图像应用中,只要需对图像目续分类和识别的精度。
国内外研究现状西南交通大学硕士研究生学位论文目前图像分割方法大体分为以下几种:基于阈值的分割、基于边缘检测的借助模糊集合和逻辑的分割、利用神经网络的分割、利用遗传算法的分割和基于图像模型的分割。此外,纹理图像分割也可分为有监