中国图象图形学报
中國圖象圖形學報
중국도상도형학보
JOURNAL OF IMAGE AND GRAPHICS
2007年
5期
882-887
,共6页
t混合模型%Greedy EM%图像分割
t混閤模型%Greedy EM%圖像分割
t혼합모형%Greedy EM%도상분할
为了快速更好地进行彩色图像分割,以图像的颜色、纹理及空间位置作为综合特征,基于t混合模型,提出了一种自适应的图像分割方法,即先采用贪婪的EM(Greedy EM)算法估计混合模型的参数,然后根据贝叶斯最小错误率准则对图像进行分割.由于t混合模型的稳健性和Greedy EM算法对于数据的初始化不敏感,且能收敛到全局最优,因此与其他的方法相比,不仅速度提高,而且能取得更好的分割结果.
為瞭快速更好地進行綵色圖像分割,以圖像的顏色、紋理及空間位置作為綜閤特徵,基于t混閤模型,提齣瞭一種自適應的圖像分割方法,即先採用貪婪的EM(Greedy EM)算法估計混閤模型的參數,然後根據貝葉斯最小錯誤率準則對圖像進行分割.由于t混閤模型的穩健性和Greedy EM算法對于數據的初始化不敏感,且能收斂到全跼最優,因此與其他的方法相比,不僅速度提高,而且能取得更好的分割結果.
위료쾌속경호지진행채색도상분할,이도상적안색、문리급공간위치작위종합특정,기우t혼합모형,제출료일충자괄응적도상분할방법,즉선채용탐람적EM(Greedy EM)산법고계혼합모형적삼수,연후근거패협사최소착오솔준칙대도상진행분할.유우t혼합모형적은건성화Greedy EM산법대우수거적초시화불민감,차능수렴도전국최우,인차여기타적방법상비,불부속도제고,이차능취득경호적분할결과.
