Contourlet变换的图像分割

摘要：

针对小波域隐马尔可夫树模型分割的图像结果容易产生方向边缘成分模糊和奇异性扩散现象,根据Contourlet变换可以充分捕捉图像中高维奇异性,提出了一种基于Contourlet变换域的新的多尺度图像分割算法.该算法通过Contourlet域隐马尔科夫树模型获得各尺度上的初始分割,采用自适应的上下文结构对分割后的图像进行多尺度间的融合.对合成纹理图像和航拍图像进行分割实验仿真,并与基于小波域隐马尔可夫树模型的图像分割方法进行比较,区域一致性和边缘准确性得到改善,得到更为理想的分割效果,对合成图像降低了错分概率.

关键词：Contourlet变换、CHMT模型、隐马尔可夫树、图像分割、自适应的上下文结构

所属期刊栏目：16

分类号：TN911.73

资助基金：国家自然科学基金60875025;中央高校基本科研业务费专项资金资助课题

在线出版日期：2012-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：101-105