1、人類視覺系統具有多通道和多分辨率的特征<'[10]>,因此基于多通道Gabor小波濾波器的應用研究,在機器視覺方面得到了廣泛關注<'[1]>.該文采用基于Gabor小波濾波器的多通道方法進行圖像分割,探討研究圖像分割方法的問題.該文討論了目前基于Gabor濾波器的多通道方法應用于圖像分割的現狀,給出了Gabor濾波器進行圖像分割的原理、過程、實驗結果及分析.介紹了圖像邊緣檢測、圖像閾值分割的各種算法,并給出了對比分析;對Gabor濾波器

2、的基本概念和研究進展進行了綜述,提出了二種基于Gabor濾波器的圖像分割方法.依據二維測不準原理,Gabor小波濾波器對信號空間域和空間頻率域有最優(yōu)的描述,實驗證明,基于Gabor小波濾波器的圖像分割方法在圖像分割中取得了比較好的效果.該文在文獻[2]Yossi Rubner的基礎上設計和編寫了基于Gabor小波濾波器的圖像分割程序,在圖像分割方法上提出了二種新的解決方案.對圖像簡單預處理之后,由Gabor小波濾波器抽取圖像特征,第一種

3、方法是把圖像的目標特征線性疊加進行圖像分割,第二種方法是結合Sobel算子或Canny算子對圖像進行最后的分割.實驗證明,基于Gabor濾波器的圖像分割方法在圖像分割中取得了比較好的效果,為后續(xù)任務做好了準備工作.該文所有程序均是用Matlab6.1在Win2000環(huán)境下編譯完成的.可以完成任意改變尺度數和角度數的Gabor小波濾波器對圖像的濾波、圖像特征的抽取、結合Sobel或Canny算子對圖像進行分割和顯示等功能.實驗圖片來源于互