基于自适应空间邻域信息高斯混合模型的图像分割

摘要：

针对高斯混合模型用于图像分割时仅利用了像素的灰度信息,而忽视空间位置信息,导致在噪声区域和边界处有误分割现象,提出一种自适应空间邻域信息高斯混合模型的图像分割法.该方法定义了一个能够有力抑制噪声点、很好保留边界特性的自适应空间邻域信息函数,在此基础上,设计了每个像素由某个类生成的邻域信息加权概率,并证明了该加权概率满足归一性和空间连续性2个准则；最后,利用EM优化算法给出模型参数E步和M步迭代求解公式.通过人工合成图像与真实图像的实验表明,该方法具有满意的分割效果.

关键词：图像分割、高斯混合模型、EM算法、空间信息、Markov场

所属期刊栏目：48

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目60841003;江苏省软件与集成电路专项基金项目苏信软[2009]100

在线出版日期：2012-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：2000-2007