[发明专利]基于小波和均值漂移的自适应多尺度纹理图像分割方法

摘要

本发明公开了一种基于小波和均值漂移的自适应多尺度纹理图像分割方法，它涉及图像处理技术领域。其目的在于解决常规方法中纹理图像区域一致性和相邻区域边缘准确性之间的矛盾，以达到在无法获得先验知识的情况下对图像进行有效分割的效果。该方法的实现过程是：以正交小波变换为基础，利用无监督的均值漂移聚类实现小波变换系数特征，在不同尺度上的分割；通过不同尺度间特征的信息传递，自适应的为图像的不同区域选用合适的分割尺度，即纹理区域的内部使用粗尺度特征，而不同纹理区域的交界处使用较细尺度特征，这样就能在保证区域一致性的同时更准确的定位图像边缘，直至得到最终分割结果。本发明可用于解决无任何先验知识的纹理图像分割问题。

主权项

1. 一种基于小波和均值漂移的自适应多尺度纹理图像分割方法，其具体实现过程如下：(1)、对图像进行特征提取：首先对图像进行四级正交小波变换，分别得到各级在不同尺度上的分组系数，每组系数包括低频和高频系数，然后对它们进行特征提取，再对最粗尺度特征执行步骤(2)，即把最粗尺度特征作为步骤(2)的输入特征；(2)、对输入特征使用均值漂移算法进行无监督分割，并判断该输入特征是否为图像的最细尺度特征，若是则去除象素点个数少于区域大小阈值M的区域，输出最终分割结果，否则将其余的无监督分割结果输入步骤(3)；(3)、对不同尺度特征间的信息进行传递：对送来的无监督分割结果进行标记，不同分割区域交界处的像素点标记为0，分割区域内部的像素点标记为1，得到无监督分割结果的标记图像，并把该标记图像扩展为原来的二倍；根据该标记图像在较细尺度上形成的新特征，并将其送入步骤(2)，再进行无监督分割，直至完全得到最终分割结果。