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针对纹理图像，本文提出了一种基于图像纹理特征的非学习分割方法。采用小波变换和快速k-means聚类分割算法，减少了整个处理过程的运算量。为了保证分类算法的精确性，运用了总体流量变化最小（Total Variation Flow）[1]非线性去噪方法对图像进行预处理，从而将减小图像噪声污染带来的分割误差。在图像特征的提取上，运用Gabor滤波器原理生成滤波空间，并让图像通过滤波空间而生成特征向量空间。通过制定一个快速寻优策略，从而达到分割图像的目的。