具有旋转不变性的纹理分割方法.pdf

第卷第斗期年月自动化学报,具有旋转不变性的纹理分割方法汪涛吴吟邢小良庄新华交浙 江大学计算机科学与工程系,杭州摘要木文提出了一种具有旋转不变性的纹理分割算法纹理图象被模拟 为三层次过 程综合作用形成的,它们是区域过程、纹理过程和退化过程整个方法包括具有旋转不变性的纹理特征抽取、纹 理特征的光滑、基于三层次神经元网络的初始分割以及利用多值机的 进一牛分割对自然坟理图象的分割结果证明了算法的有效性关被词纹理分割,旋转不 变性,层次神经元网络,多值机一、吕边缘检测和区域检测技术是 图象分割的两种主要技术,它主要依据于图象灰度变化,因此无法 用于纹理图象分割由分布表征的马尔可夫随机场模型在图象统计处理技术中得到广泛运用,通常包括图象模型参数估计和图象搜索两个步骤太文结合 马尔可夫随机场模型、旋转不变性纹理特征抽取和光滑技术以及神经元网络,发展了具有旋转不 变性的纹理分割算法用区域过程、纹理过程和退化过程描述和模拟纹理 图象笔者选择 局部纹理特征描述每个象 素,并且 引人了边缘保护的光滑技术为 了避 免对信号结构的假设,采用了神经元网络进行学习和分割对真实 纹理 图象的实资结果 表明了算 法的有效性二、层次纹理图象模型假设图象定义在一,夕提,夕毛,观察图象是层次模型在上的一个炙现区域过程区域过程控制具有相同纹理特征的象素聚合成区域,是定义在图象平面上的一个马尔 可夫随机场,表达为,且,气,一是区域类型数目那么它的一个实现一式,夕,夕表示图象的一个分割,其中,一夜 表示象素,少属于区域类型 毛权文于平月日收到,约国家 自然科学墓金和国防科技荃金 资助课题 1994-2008 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.http:/汪涛等具有旋转不变性的 纹理分割方法令劝,表示象素,夕的邻域,那么对于邻域系统刀一爪,和象素小集团集合,符合分布一二一粤。二一,其中是归一化常量一习一杏,是温度,幻是能量函数二一艺。二,其中劝是与象 素小集团,一,一月。犷,劣布,有关的势能函数,定义为若非且夕,夕一畏,若非且二,夕均相同,否则,其中井。表示小集团所 含象 素的数目,因此参数砂反映了区域的相对大小,夕公反映了区域的形状和取向现定义,和如下邻域系统象素小集团类型,夕,及,从一口风凡风刀,户为了便于定 义图象平面边缘象素的邻域系统,假设图象平面是卷的。纹理过程纹理过程描述区域中纹理构成过程令,步,夕表示无退化纹理图象,夕,乙表示其实现,那么,护一,表示 由区域类型到纹理特征的映射,例如在某一区域上形成沙或水流的纹理特征退化过程令一,夕,夕 乙表示退化图象,那么一夕,其中表示一种退化机制,表示噪声二表示象素间的运算,通常是加法总之,纹理分 割就是按照一定规则 由纹理图象求的过程。三、纹理特征抽取和光滑本文采用一种基于方向测度特征和循环模型作为旋转不变的纹理特征即令,夕,乙表示纹理特征图象,夕是象素,夕 对应的特征向量,即,夕,夕,。,夕,尸,夕,其中特征向量,护是在以象素,夕为中心的窗口内计算的,窗口大小与纹理的粗细度有关方向测度的均值,户反映了纹理的粗细度,方向测度的方差,1994-2008 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.http:/自动化学报卷反映了纹理的方向性特征,分别定义为,少一万,护一艺一,其中一,是循环方 向测度,一艺,夕表示以象 素,户为 中,合的窗口,绝对值 符号代表对每个分量求绝对值,求和号有类似作用是矩 阵,刀是维向量,二,自内八八曰六一,一一,一一万一一万,一,夕一,护,一,萝一,护,自肠一一一一其中,一,型参数,即,夕。与夕,。,乒是循环模习艺,互,多走,少,主,掩,其中。和灸,的定义和取值参见文献方差声,户表示剩余噪声。夕 的方一差本文来用最小 均方算法估计模型参数 武,户由于噪声等因素的影响,即使是同一种类纹理,纹理特征了,户也存在一定变化因此,本文采用了一种边缘保护的光 滑 技术闭对于每个象素,定义四个窗口如下令。办,评,平。分别表示四个窗口中纹理特征,图护的均值和方差,即,一习习,夕,户甲爱,砰艺习,一。平,牙,花一,掩那么象素,户的纹理特征,夕被修正为,一,平,若,一】呼,其中甜是光滑窗口大小实验中取平根据实际需要四个窗口大小可 以不相同四、纹理图象分割过程在纹理图象初始分割中,引人 了层次神经元网 络,包括输人单元层,隐含单元层和输 1994-2008 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.http:/期汪涛等具有旋转不变性的纹理分割方法出单元层输人层神经元数目等于,户分量个数,输出层神经元数目等于可能出现 的类别数隐含单元数目是由学习算法主,动态确定的在纹理特征泣,夕作为输人值前,首先必 须进行归一化即,一,夕,初始分 割过程只是根据,力确定类别的过程,类别定义为输出层中状态值最 大的神经 元定义的类别,这样就 获得 了初始分割图象,一城,夕】,夕,其 中,夕是,夕所确定 的输出类别由层次 图象模型可知,初始分 割,是区域过程的一个实现因此合理地分割。应使。达到最 大值根据灸,一夕,及一机的学习算法 习,要估计一组参数,一,使一,了一,根据本 文采用的邻域系统刃和象素小集团集合,能量函数劝 可表达为、一 一艺 艺艺,币万,友一夕习艺价二万,二,一月艺 艺小,护一夕习艺中,夕,少护其中当为一热艺艺价,十,夕一,一时,价,一当等,币,一函数对了的偏导数。一一。十艺,一。口根据梯度方法,要 使迭代估计过程为了,丫”,丫,其中洲”是 第步 的迭 代值但是,直接计算烈一是不可能的,因为它包含了种组 合下面将以夕为例说 明其计算方法少。夕,一艺 习功,夕,。,夕一习,一二艺 艺价,尹,右 边第一项是常量,与初始分割有关右边第二项表示习艺中,力,二,护的成户期望值,因为习表示出现的概率因此可以近似计算口口风给定迭代值,利用搜索算法对 图象进行搜索,并且统计每次搜索后艺艺价式窟,乃,式,护的值,这里一次搜索是指所有象素访间一次将统计值对搜索次数求平均值,近似计算期望值当搜索次数趋向于时,两者相 同实验中,取搜索次数等于次庄新华、吴吟、汪涛,自动生成层次神经网络的反推一学习算法,第一届中国人工智能联合学术会议,年,一 1994-2008 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.http:/自动化学报一释显然,参数估计和搜索过程构成一个统一整体参数估计依赖于搜索算法 即分割过程,同时搜索算法也依赖于当前参数估计值也就是说,纹理 图象分割和参数估计同时完成下面给出多值机的搜索算法根据规则和分布式,象素,夕状态值,护及的概率户,定义为户,一户,护及夜,等,夕,夜,乙夕,护一夜夕却一,夕一及习,劣艺二一了,夕,一,其中,夕一的是局部能量函数,只与象素,夕 及其邻域有关,故可以并行处理搜索算法如下分别计算概率户,玲一,一产生均匀分布在,间的随机数乳置状态式,户护,如果满足几,杏艺习注意当,一时,多值过程中逐渐降低,劝机转化为双值机温度在搜索垃。,其中。为常数实验 中。一,为搜索次数。五、实 验结果图是 由两种 自然纹理构成的待分割图象和真正的分割图象。待分割图象真实分割图象 1994-2008 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.http:/汪涛等具有旋转不变性的纹理分割方法层次神经元网络的勺练样本集包括五类纹理,其中的两类构成了待分割图象对每一类自然纹理,取了幅图象,对每幅图象求光滑后特征向量的均值作为一个训练样本,其类别已知因此,层次袜经元网络的训练样本集包括个学习样本图表示其中的幅图象在这种情况下,层次神经元网络的输出层有个神经元,每个神经元对应一类例如对第二类学习样本,对应的期望输出为当层次神经元网络学习完成 1994-2008 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.http:/自动化学报卷后,对待分割纹理 图象图进行纹理特征抽取和光滑,然后进行初始分割,与图的相 对误差是多初始分割结果如图 叹所示,其中颜色最深的标号 表示错分类为其它三种纹理之一的情况图是误分 类象素的分布图。王一、,“,飞,。,。尸。,夕人,。,一于晓晗、袁保宗,一种新的旋转不变纹理特征,电子学报,。,魂,一”,及【、,决“已又,石产月了君”拍龙亡,幼,派玉么二,一 珍,殆 珍协犷掀扩簿纱肠匕一甄肠之率碑叙沁,。互二,。,咖主台 呜娜启如,哪笋叨一,月们 1994-2008 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.http:/期汪涛等具有旋转不变性的纹理分割方法一真护屯血心匕二。,君二廿,。月。厅,了入时,了夕,岁人。之一上寸,馆,上一,一,一盯一汪涛年月出生于杭州年 获浙江大学计算机系学士学位,年起攻读计算机系博士学位研 究兴趣为人工神经 元网络的理论和应用、计算机视觉、模式识别以及图象处理等领域吴吟年毕业于浙江大学计算机系,”年获得计算机系硕士学位。对人士神经 元网络及其应用有浓厚的兴趣目前在浙江大学国家重点实验室从事图形学方面的研究邢小良年毕业于浙江大学计算机系,年赴法国留学。年获得法国博士学位,现任浙江大学计算机系副教授,从事的研究工作包括数字图象处理、计算机视觉和人工神经元 网络等方面。1994-2008 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.http:/