基于小波域HMT模型的動(dòng)態(tài)紋理分割方法研究.pdf

1、紋理分析是圖像處理領(lǐng)域的基礎(chǔ)性研究課題。動(dòng)態(tài)紋理是紋理的一種類別，它作為紋理分析研究的重要內(nèi)容，近年來(lái)已成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)和數(shù)字圖像處理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，在軍事、工業(yè)、醫(yī)學(xué)、智能交通、氣象遙感、公共安全等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用價(jià)值。
　　多尺度分析方法也即多分辨率分析，是近年新興起的一種信號(hào)分析技術(shù)，其可從不同尺度的角度描述景物，利用不同尺度分析問(wèn)題、解決問(wèn)題，更加有效地提取圖像或視頻特征并進(jìn)行分析，為信號(hào)分析提供了一個(gè)全新的視角研究課題。

2、小波變換作為多尺度分析的主要基礎(chǔ)方法，其具有良好的時(shí)頻分析特性，它能通過(guò)變換以充分突出問(wèn)題某些方面的特性。馬爾可夫理論作為描述局部統(tǒng)計(jì)分布的強(qiáng)有力工具，能有效地與小波域空時(shí)變換特性相結(jié)合，推動(dòng)了小波域模型的發(fā)展，對(duì)準(zhǔn)確刻畫信號(hào)非平穩(wěn)特性起著至關(guān)重要的作用。小波域隱馬爾可夫（HMT）模型充分利用小波系數(shù)尺度間和尺度內(nèi)的相關(guān)性，在紋理分析等方面表現(xiàn)出了出色的性能。
　　基于以上理論基礎(chǔ)，本文主要研究基于小波域隱馬爾可夫模型的動(dòng)態(tài)紋理分

3、割算法，主要工作如下：
　　1.提出三維小波域LMM-HMT模型。將HMT模型推廣到三維空時(shí)域，改進(jìn)已有的EM算法以進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，并改進(jìn)分割過(guò)程以適應(yīng)三維動(dòng)態(tài)紋理的處理。在訓(xùn)練及粗分割階段，結(jié)合紋理圖像自身小波系數(shù)的分布規(guī)律，利用拉普拉斯分布尖峰厚尾的分布特性，對(duì)紋理圖像的小波系數(shù)分布進(jìn)行匹配，提出LMM-HMT模型及與之相對(duì)應(yīng)的參數(shù)估計(jì)算法公式。在多尺度融合階段，提出基于26鄰域背景向量的多尺度融合方法。利用動(dòng)態(tài)紋理幀間相互依賴

4、關(guān)系，建立一個(gè)基于三幀紋理圖像的26鄰域背景向量模型。在像素級(jí)分割階段，再次使用混合拉普拉斯分布模型，并給出參數(shù)估計(jì)算法，提高其最終分割效果。
　　2.提出三維小波域HMT-3S模型。通過(guò)連接三維小波域七個(gè)細(xì)節(jié)子帶的小波系數(shù)，建立三維小波域上的HMT-3S模型，并提出對(duì)應(yīng)的模型參數(shù)訓(xùn)練方法、似然函數(shù)計(jì)算及多尺度融合算法。將以上對(duì)基于小波域 HMT模型的動(dòng)態(tài)紋理分割的改進(jìn)算法應(yīng)用到HMT-3S模型中，與HMT模型進(jìn)行對(duì)比，使分割效果