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| 结合图像局部信息的高斯混合型图像分割框架 | |
| 引用本文： | 蔡维玲,丁军娣. 结合图像局部信息的高斯混合型图像分割框架[J]. 勤云标准版测试, 2008, 0(4) |
| 作者姓名： | 蔡维玲 丁军娣 |
| 作者单位： | [1]南京航空航天大学信息科学与技术学院,中国南京210016 [2]南京师范大学数学与计算机科学学院,中国南京210097 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金(60505004;60773061)资助项目.Supported by the National Natural Science Foundation of China ? |
| 摘 要： | 针对现有的基于判别型或聚类型的图像，用分割方法无法处理被噪声污染的图像的现状，提出一种新的两步式图像分割框架。该框架首先利用图像的局部信息重塑图像的灰度直方图，增强了像素的类间散布性和类内紧凑性，然后将现有的基于判别型或基于聚类型图像分割方法在重塑图像上执行，从而提高了现有图像分割算法的有效性和鲁棒性。文中用典型的聚类型方法高斯混合模型来说明该框架的可行性。由于框架的两个步骤具有独立性．因此可推广到现有的其他基于像素或直方图的方法。在人工和真实图像上的实验结果证明，这种两步图像分割框架可以获得有效且鲁棒的图像分割结果。 |
| 关 键 词： | 模式识别 图像处理 图像分割 高斯混合模型 期望最大化 |
EFFECTIVE IMAGE SEGMENTATION FRAMEWORK FOR GAUSSIAN MIXTURE MODEL INCORPORATING LOCAL INFORMATION |
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| Abstract: | |
| Keywords: | pattern recognition image processing image segmentation Gaussian mixture model (GMM) expectation maximization (EM) |
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