【摘 要】
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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
【机 构】
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西北工业大学计算机学院陕西省语音与图像信息处理重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金(60872145);国家863高技术研究发展计划项目(2009AA01Z315);高等学校科技创新工程重大项目培育资金项目(708085)
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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。
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