基于支持向量机和灰度共生矩阵的纹理图像分割方法.pdfVIP

60 传感器与微系统 (TransducerandMicrosystemTechnologies) 2012年 第31卷 第9期 基于支持向量机和灰度共生矩阵的纹理图像分割方法 陈 英 ，杨丰玉 ，符 祥 (1．南 昌航空大学 软件学院。江西 南 昌330063； 2．吉林大学 计算机科学与技术学院，吉林 长春 130012) 摘 要：图像分割是计算机视觉领域的研究热点。灰度共生矩阵是图像灰度的二阶统计度量，反映了纹 理图像灰度在方向、局部邻域和变化幅度的综合信息，以能量、对比度、熵、差方差和差熵作为纹理图像的 特征，利用支持向量机 (SVM)对这些特征进行训练和分类，以达到纹理图像分割的 目的。详细说明了纹 理图像的分割过程，同时分析了不同参数情况下对分割精度的影响。针对 Brodatz纹理库的实验结果表 明：该方法具有较好的分割效果。 关键词：支持向量机；灰度共生矩阵；纹理特征提取；图像分割 中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1000-9787(2012)09--0060--04 M ethodoftextureimagesegmentationbased0n SVM andgray levelCO-OCCnrrencem atrix CHEN Ying．-。YANG Feng．yu 。FU Xiang (1．SchoolofSoftware，NanchangHangkongUniversity，Nanchang330063，China； 2．SchoolofComputerScienceandTechnology，JilinUniversity，Changchun130012，China) Abstract：Imagesegmentation isahotspotinthefieldofcomputervision GraylevelCO—occurrencematrixisa second—orderstatisticalmeasure ofimage grayscale which reflects the comprehensive information ofimage grayscaleinthedirection，localneighborhoodandmagnitudeofchanges，supportvectormachine(SVM)isusedin trainingandclassification ofthesefeatures，whichayeenergy，contrast，entropy，differentvarianceand different entropystandfortexturalimage，toachievethepurposeoftextureimagesegmentation．Theprocessoftextureimage segmentationisexplained，andtheeffectofdifferentparametersonthesegmentation precisionisanalyzed．The experimentalresultsofBrodatztexturelibraryshow thatthismethodhasbettersegmentationeffect． Keywords：supportvectormachine(SVM)；graylevelCO-occurrencematrix；texturalfeatureextraction；image segmentation 0 引 言 法 ，它是图像灰度的二阶统计度量，反映了图像灰度在方 图像分割一直以来是计算机视觉领域具有挑战性的难 向、局部邻域和变化幅度的综合信息，