一种改进的期望最大图像分割方法

摘要：

期望最大算法是进行极大似然估计的一种有效方法,它主要用于观测数据不完全或者似然函数不是解析时的参数估计.文中提出了一种期望最大化和贝叶斯信息准则相结合的图像分割方法.首先,运用K均值方法初始化图像分布;然后,运用期望最大算法估计输入图像参数数据,图像中类的数目由贝叶斯消息准则自动确定;最后,运用最大似然标准将像素归类于最相近的类中.实验中将此方法用于对葡萄叶部病害彩色图像的分割,其结果表明此方法有效.

关键词：期望最大、贝叶斯信息准则、图像分割、图像处理

所属期刊栏目：2

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：辽宁省教育厅资助项目20243303

在线出版日期：2007-07-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：509,538