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一种新的基于高斯混合模型的纹理图像分割方法

A New Textured Image Segmentation Algorithm Based on Gaussian Mixture Models

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【Author】 YU Peng~(1,2) FENG Jufu~(3) TONG Xingwei~4(1 School of Mathematical Sciences,Peking University,Haidian District, Beijing 100871,China)(2 National Geomatics Center of China,1 Zizhuyuan Road,Beijing 100044,China) (3 Center for Information Science,Peking University,Haidian District,Beijing 100871,China)(4 School of Mathematical Sciences,Beijing Normal University,19 Xinjiekouwai Street, Beijing 100875,China)

【机构】北京大学数学科学学院；北京大学信息科学中心；北京师范大学数学科学学院北京市海淀区； 100871国家基础地理信息中心；北京市西外紫竹院百胜村1号； 100044；北京市海淀区； 100871；北京市新街口外大街19号； 100875)；

【摘要】提出了一种新的结合了小波变换的高斯混合模型纹理分割方法。该方法包括预处理、小波变换、模型训练、计算后验概率和标记图像等5个阶段,并分析了将高斯混合模型引入纹理分割需要注意的几个方面。试验结果表明,该算法具有较好的分割性能。更多还原

【Abstract】 This paper proposes a new textured image segmentation algorithm which integrates wavelet transform and Gaussian mixture models. This algorithm includes pretreatment, wavelet transform, training, calculating posterior probability and labeling image. Some aspects are analyzed in order to use Gaussian mixture models in textured image segmentation problem. Experiments show that the algorithm can give an excellent segmentation result.更多还原

【关键词】图像分割；纹理图像；高斯混合模型； EM算法；小波变换；
【Key words】 image segmentation； textured image； Gaussian mixture models； EM algorithms； wavelet transform；

【基金】国家重点基础研究发展规划基金资助项目(G1998030600)。

【文献出处】武汉大学学报(信息科学版) ,Editorial Board of Geomatics and Information Science of Wuhan University , 编辑部邮箱 ,2005年06期

【分类号】TP391.41
【被引频次】19
【下载频次】604

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