基于變分分解的偏振圖像紋理提取研究.pdf

1、隨著科技進步，偏振探測技術的日益精確，越來越大量有價值的偏振圖像被搜集，這些圖像數(shù)據的獲得很大程度上促進了偏振圖像處理技術的進步，怎樣從這些圖像數(shù)據中提取出所需要的特征，正在被大部分研究者持續(xù)的關注著。圖像處理技術的成熟為研究者們指引了方向，這里主要關注從偏振圖像中提取紋理的問題。近年來，隨著偏振相機的種類增多和精度的提高，大量的偏振圖像被獲取，并且利用計算機科學技術來分析處理偏振圖像紋理成為潮流。偏振圖像的可視性并沒有光學強度圖像好，

2、但偏振圖像隱藏了光學強度圖像中許多其他的信息，同時相對于光學強度圖像，偏振圖像中目標與背景亮度和對比度相對地有所提高。在基于經典的圖像紋理提取方法的基礎上，探索一種變分分解的方法來提取偏振圖像的紋理，過去的方法提取的紋理大多數(shù)是單一尺度和方向上的紋理，當改變了尺度和方向，相應的紋理也會隨著二者改變而改變。這是傳統(tǒng)方法的缺點與不足之處，采用一種基于變分分解和LBP算法的偏振圖像紋理提取方法，實驗結果在四個關鍵的紋理評價指標上表現(xiàn)比較突出，

3、希望為偏振圖像紋理特征提取研究進行有效的補充和延續(xù)。
　　本文圍繞著偏振圖像紋理提取問題展開一系列的探索。本文主要工作如下:
　　第一:該文介紹偏振圖像的Stokes方程的描述和偏振圖像及其相關特點，以及實驗所用偏振圖像。
　　第二:從紋理的定義、類型和特性入手，簡述紋理的理論定義和數(shù)學上的定義，再陳述紋理的類型，再介紹了經典的幾類紋理分析方法，其中對LBP算法進行了詳細的介紹，并應用到偏振圖像的紋理提取，最后得出實驗