基于LBP驱动的区域围道纹理分割模型

摘要

纹理分割是图像处理的难点之一.针对此问题,提出了一种基于局部二进制模式(local binary pattern, LBP)驱动的区域围道分割模型.该模型首先将均匀模式的思想用于LBP/C算子,使纹理模式的数量减少了77%,明显降低了提取纹理特征所需的时间;其次对无边缘活动围道模型进行了改进,使其能用纹理特征来演化曲线或曲面分割纹理图像;然后用多级分层的策略对提出的模型进行了延拓,可用于分割多类目标的图像,避免了多相位模型初始围道难以选择的问题,提高了模型收敛的速度;最后运用AOS(additive operator splitting)算法以改善模型求解的效率,进一步提高了图像分割的速度.对合成纹理图像和遥感图像的实验结果说明,提出的分割方法具有分割速度快、精度高的优点.