基于纹理图像分割算法

资 源 简 介

基于纹理图像分割算法

详 情 说 明

图像纹理分割是一种结合纹理特征分析的图像处理方法，通过提取图像中的局部纹理模式差异实现目标与背景的精准分离。其核心思路在于将传统基于颜色或亮度的分割维度扩展到空间结构层面，尤其适用于背景与前景颜色相近但纹理差异明显的场景（如织物瑕疵检测或医学细胞图像处理）。

典型实现分为三步：首先通过Gabor滤波器组或局部二值模式(LBP)等算法量化纹理特征，将图像转化为多通道纹理描述图；然后基于纹理响应强度进行区域聚类或阈值分割，初步划分同质纹理区域；最后通过边缘优化或区域合并消除过分割现象。与传统方法相比，纹理分割对光照变化和颜色噪声具有更强鲁棒性，但计算复杂度较高，需权衡实时性与精度。

改进方向包括结合深度学习的端到端纹理识别，或引入超像素预处理减少计算量。实际应用中需注意纹理尺度选择，过大的分析窗口会导致细节丢失，过小则无法捕捉宏观纹理模式。