QQ客服 官方微博 反馈留言

题名	基于小波的多尺度纹理分析研究
作者	黄胜华
学位类别	工学博士
答辩日期	1998-06-01
授予单位	中国科学院自动化研究所
授予地点	中国科学院自动化研究所
导师	马颂德 ; 洪继光
学位专业	模式识别与智能系统
中文摘要	本文着重于研究基于小波变换的纹理分析。在简要介绍本文所涉及的小波 体系，以及对传统的纹理分析方法作了系统的比较性论述后，我们研究并讨论 了基于小波的新的纹理分析方法。 首先，我们把小波金字塔分解引入到纹理表示中来，讨论了如何利用相对 于共生矩阵等高价统计量提取速度快的一阶统计量来刻画纹理特性。提出了利 用小波的多尺度特性，在各个尺度的细节图像上提取纹理特征。同时还研究了 在这种纹理表示中，小波基的选取问题，给出了选取的两个原则。并给出了详 细的实验结果。根掘这种纹理表示的特点，我们还给出了能够实际应用的快速 的层次化的纹理分类方案。 其次，根据纹理分析以及小波金字塔分析的特点，我们讨论了在纹理分割 中的非乘积型小波，提出一种简单快速的一维特征滤波分割算法。加上小波分 解的快速性，使得我们这种算法在可接受的精度下，速度明显快于其他算法。 我们提出了把小波包算法和模糊C-均值算法有机结合的机制，实现了自底 向上多尺度分割。算法把大量的计算放在了小尺寸的粗尺度级别的图像上，利 用模糊C-均值算法得到初步的分割结果，而后利用细尺度上的精细的信息，对 粗尺度上的分割结果进行逐步求精，最后得到尺度0上的分割结果。为了能够 自动判断聚类分析中的样本类别数，给出了一种可实际应用的基于最大熵原则 的无偏类别估计算法，以确定样本数据的最佳类别数。 另外，在实验中，我们把本文提出的算法和其他小波算法以及Gabor的算 法作了些比较。最后，介绍了纹理分析算法在集成电路芯片图像分割中应用， 解决了工程上遇到的这种数据量大，速度要求高的实际问题。
英文摘要	The focus of this dissertation is on the texture analysis based on wavelet．After reviewing wavelet theories and classical methods for texture analysis briefly, several new approaches based on wavelet are proposed． First，wavelet pyramid transform is introduced to texture representation．Oneordcr statistics is used to extract texture feature in each detail image for each scale．All features for each scale are collected to represent the texture in original scale．Two principles for wavelet basis selection are also presented by results from experiment． According to the property of this method，a rapid hierarchical technique for texture classification is introduced． Bivariate non-separable compactly supported orthonormal continuous wavelets are first introduced for texture analysis．A simple and fast one-dimension feature filtering segmentation algorithm is proposed to work with non-separable wavelet for multi-scale image segmentation．The method is faster compare to others． After fuzzy C-Means clustering algorithm is well combined with wavelet packet， a new multi-scale image segmentation approach is proposed．The method put focus on coarse scale and small size images first，and then go up to fine scale step by step to get more accurate result until scale zero．In additional，the problem of determining the number of clusters is resolve by a new evaluation algorithm． The performances of the proposed methods are shown in extensive experiments， These experiments also incorporate methods broadly covering most approaches to texture analysis based on wavelet． Finally，a new method for automated integrates circuits chip image segmentation is proposed．In this technique，the large image data are managed quickly．
语种	中文
其他标识符	447
内容类型	学位论文
源URL	[http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/5683]
专题	毕业生_博士学位论文
推荐引用方式 GB/T 7714	黄胜华. 基于小波的多尺度纹理分析研究[D]. 中国科学院自动化研究所. 中国科学院自动化研究所. 1998.

个性服务

查看访问统计

相关权益政策

暂无数据

收藏/分享

除非特别说明，本系统中所有内容都受版权保护，并保留所有权利。