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提出了一个基于多分辨率小波采样和高斯混合模型的纹理图像分割方法。该方法首先对图像进行必要的预处理,然后对图像进行小波“金字塔”分解。分解后的小波系数和图像共同组成了相应像素的特征向量,然后利用高斯混合模型进行分割。分割的实验结果表明,该算法具有较强的分割能力。
基于多分辨率小波和高斯混合模型的纹理图像分割
【摘 要】
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提出了一个基于多分辨率小波采样和高斯混合模型的纹理图像分割方法。该方法首先对图像进行必要的预处理,然后对图像进行小波“金字塔”分解。分解后的小波系数和图像共同组成了相应像素的特征向量,然后利用高斯混合模型进行分割。分割的实验结果表明,该算法具有较强的分割能力。
【机 构】
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北京大学数学科学学院,国家基础地理信息中心
【出 处】
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北京大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2005年03期
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(973计划)
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