1、紋理圖像分割將原始紋理圖像分割成一系列不互相交疊的圖像子區(qū)域，每個(gè)區(qū)域都具有相同的紋理特性。紋理圖像分割一直是圖像分割問(wèn)題中比較困難的研究問(wèn)題。和許多基于紋理分析和紋理建模的紋理分割方法不同，本文利用了偏微分方程的多尺度圖像分析和處理方法，從圖像濾波的角度入手，結(jié)合圖像分割方法，給出了一種性能良好的無(wú)監(jiān)督的紋理圖像分割方法。 論文首先介紹和分析了基于偏微分方程的圖像處理方法及其原理。文中分析和比較了各向同性、各向異性擴(kuò)散方程的圖

2、像濾波性質(zhì)，并且介紹了基于偏微分方程的尺度空間的理論體系。 論文在總變分最小化原則的基礎(chǔ)上，分析了各向異性擴(kuò)散和最小化能量泛函之間的聯(lián)系，將總變分最小化和各向異性擴(kuò)散方程相結(jié)合，給出了可以應(yīng)用于紋理圖像分割的基于總變分的各向異性擴(kuò)散方程模型。利用該模型對(duì)紋理圖像進(jìn)行平滑濾波，可以得到光滑分區(qū)區(qū)域子圖像。再利用基于活動(dòng)圍道的圖像分割算法對(duì)該子圖像進(jìn)行分割，可以獲得良好的紋理圖像分割結(jié)果。 基于總變分的各向異性擴(kuò)散方程的紋理

3、分割方法主要是基于各向異性擴(kuò)散方程邊界保持圖像平滑的特性，紋理區(qū)域的區(qū)別僅僅依賴平滑后的區(qū)域平均灰度，存在較大的局限性。為了充分利用紋理結(jié)構(gòu)的其他信息，如方向特性、尺度特性等，論文又將該方法擴(kuò)展到矢量形式。 論文采用Gabor濾波器組提取一組紋理特征圖像。把各向異性擴(kuò)散方程擴(kuò)展到矢量形式對(duì)紋理特征圖像矢量進(jìn)行平滑，使得在各個(gè)特征通道內(nèi)紋理特征一致的區(qū)域灰度趨于一致。最后用矢量形式的活動(dòng)圍道圖像分割方法對(duì)光滑特征圖像矢量進(jìn)行分割。