一种基于高斯混合模型与Markov建模的灰度图像分割方法
当灰度图像中存在区域间灰度变化不明显或者含有噪声时,图像分割效果会受到比较严重的影响,本文针对此类问题,基于高斯混合模型,提出了一种改进的灰度图像分割算法.首先,基于马尔可夫随机场建模,将梯度因素引入邻域约束,推导图像的能量函数.然后,采用改进的期望最大(EM)算法对能量函数进行求解,E步通过图割法求解各像素点的分类,M步通过改进的期望最大(EM)算法求解高斯混合模型中的各参数.实验结果表明,本文的方法相对于直接用图割法能够求得更低的能量值,获得较好的分割结果.
高斯混合模型、图割、EM、图像分割、梯度
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TP391.2(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;国家高技术研究发展计划(863计划);高等学校科技创新工程重大培育项目
2011-04-07(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
364-371