| 摘要 |
本发明公开了一种基于半局部纹理特征的二阶段图像分割方法，主要包括：将图像分割成M×M像素的非重叠的小块；提取每个块的基于Beltrami框架和半局部信息的纹理特征，然后用K‑means算法进行块聚类，将图片划分为四个区域；根据摄影构图原理确定目标的最佳位置，从而提取出目标，完成粗分割；用几何活动轮廓模型对已经提取出来的目标进行细分割，从而得到更加精确的分割结果。本发明的有益效果是：提出了一种先进行粗分割提取出目标物体后进行细分割的分割方法，这种由粗到精的分割策略可用来分割具有模糊或复杂背景的图片；定义了一种基于Beltrami框架和半局部信息的新型纹理特征，具有比单个特征更强的鉴别力，并且具有很强的抗噪能力，将该纹理特征用于聚类和图像分割中，能够得到更加精确的实验结果。 |
