纹理图像分割对于图像处理、模式识别和许多计算机视觉的研究具有重要意义,一直以来都是人们研究的热点问题。在实际生活中也己经得到了广泛的应用,其应用包括医学诊断中的癌细胞识别、从遥感图片中识别有用的军事目标和民用目标等许多领域。纹理图像分割就是把一幅纹理类别不同的图像划分成几个区域,其中,每一个区域都具有一致或相似的纹理特性。纹理图像分割的过程一般由两部分组成:特征提取和区域一致性分割算法。纹理图像分割的结果就是给图像的每个像素分配一个类别的标记。撰写本文前依次做了如下工作:研究了迄今为止主要的纹理特征提取方法,例如空间自相关法、傅里叶功率普法、共生矩阵法、基于邻域特征统计的纹理分析法、灰度差分统计法、行程长度统计法、分数维描述纹理法、Tamura纹理特征法;研究了人类视觉系统(Human Vision System,HVS)的信息处理机制,即基于HVS的“滤波器->全波整流->滤波器”(Filter->Rectify->Filter,FRF)的纹理分割模型;编写了MATLAB程序,实现了基于FRF模型的纹理分割算法;利用Brodatz的纹理图像库对编写的MATLAB程序进行测试,验证了基于FRF模型的纹理分割算法的正确性和分辨率。同时,编写了VC++程序,实现了基于FRF模型的纹理分割算法,且已成功移植到实验室承担项目的集成验证平台。