基于增强空域-变换域统计模型的纹理图像分割方法

摘要

本发明公开了一种基于增强空域-变换域统计模型的纹理图像分割方法，它属于图像处理技术领域。主要解决现有纹理图像分割方法分割准确性差，计算复杂度高的问题。其分割步骤为：(1)输入纹理图像和纹理类别数；(2)对纹理图像分成16×16的粗图像块，对每个图像块进行二维离散小波变换；(3)训练EHMM-HMT参数，计算粗图像块的似然值及粗尺度上的分割结果；(5)对纹理图像进行分成8×8、4×4和2×2的细图像块；(6)计算粗图像块的似然值及各细尺度上的分割结果；(7)结合边界信息的多尺度MAP融合。本发明具有纹理图像分割准确度高，计算复杂度低的优点，可用于微纹理和宏纹理图像的分割。