典型文献
基于纹理结构相似性和边缘信息的水平集纹理图像分割
文献摘要：
通过提取纹理特征对纹理图像进行分割是一类重要的纹理分割方法.传统的纹理特征提取通常根据像素邻域的灰度统计来获取,因为纹理具有方向性和尺度差异性,所以用传统方法提取纹理特征分割纹理图像是不准确、不稳定的.文章提出使用结构相似度(structural similarity index,SSIM)分析加噪图像和原始图像的相似性提取纹理结构形态和使用旋转扭曲方法提取边缘信息,然后结合灰度信息并融入水平集进行纹理图像分割.通过对多种类型的复杂纹理图像进行对比实验,将该文提出的方法和已有的一些基于水平集的纹理分割方法进行比较,并使用Jaccard系数计算分割准确度,结果表明,所提出的方法能够更准确地将纹理图像中的目标前景分割出来且有更高的准确率.
文献关键词：
图像分割;水平集;结构特征;结构相似度(SSIM);旋转扭曲方法
中图分类号：
作者姓名：
邓星涛;闵海
作者机构：
合肥工业大学 计算机与信息学院 ,安徽 合肥 230601
文献出处：
引用格式：
[1]邓星涛;闵海-.基于纹理结构相似性和边缘信息的水平集纹理图像分割)[J].合肥工业大学学报（自然科学版）,2022(01):30-38,124
A类：
旋转扭曲方法
B类：
纹理结构,结构相似性,边缘信息,水平集,纹理图像,图像分割,分割方法,纹理特征提取,像素,邻域,灰度统计,方向性,尺度差异,特征分割,像是,出使,使用结构,结构相似度,structural,similarity,SSIM,原始图像,结构形态,多种类型,基于水,Jaccard,前景分割,割出
AB值：
0.326545
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