研究目的
提出一种纹理分割的原创方法，该方法能联合估计局部方差和局部规则性，从而改进多相流图像表征的现有最先进策略。
研究成果
PLOVER方法显著提升了局部方差和规则性的估算精度，能更有效地检测微小气泡，并更准确地描述多相流结构。其计算效率为该方法在多相流图像分析中的系统应用奠定了基础。
研究不足
该研究承认一些最先进方法存在较高的计算和内存成本，这些方法无法直接应用于大尺寸图像。然而，当前的PLOVER实现允许对这类图像进行快速分析。
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[IEEE 2018年第25届国际图像处理会议(ICIP) - 希腊雅典(2018年10月7日-10月10日)] 2018年第25届IEEE国际图像处理会议(ICIP) - 纹理分割的局部方差与局部规则性联合估计及其在多相流表征中的应用
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DOI：10.1109/ICIP.2018.8451380
出版年份：2018
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
纹理分割是统计图像处理中至关重要的任务。本研究针对具有多尺度表示统计量分段恒定特性（这类单分形纹理已被证明能灵活适用于现实纹理建模）的广泛类别，通过提出一种将无尺度与局部方差描述符联合纳入凸但非光滑最小化策略的创新方法，重新探讨这一经典课题。在合成分段单分形纹理上，将所提联合方法的性能与分别独立处理无尺度特征和局部方差的独立策略进行对比；同时在地学及工业流程中至关重要的多相流图像表征领域也进行了性能比较。应用于大尺寸图像（超过两百万像素）时，该方法通过检测最小气泡并更清晰解析多相流结构，显著提升了现有最优策略的性能。
作者：
Barbara Pascal，Nelly Pustelnik，Patrice Abry，Marion Serres，Valérie Vidal
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