计算机工程
計算機工程
계산궤공정
Computer Engineering
2015年
10期
204-209
,共6页
Student-t分布%重尾噪声%图像分割%空间邻域关系%高斯混合模型
Student-t分佈%重尾譟聲%圖像分割%空間鄰域關繫%高斯混閤模型
Student-t분포%중미조성%도상분할%공간린역관계%고사혼합모형
Student-t distribution%heavy-tailed noise%image segmentation%spatial neighborhood relationship%Gaussian Mixture Model(GMM)
传统图像分割方法在分割被重尾噪声污染的图像时的分割效果不理想.针对该问题,提出一种基于Student-t分布的图像分割方法.该方法根据像素间的空间关系,计算出其先验概率,使用梯度下降法优化参数,从而最小化误差函数,在参数优化后得到像素点的后验概率值,对像素进行标记以实现图像分割.实验结果表明,在处理被重尾噪声腐蚀的图像时,与传统的K-均值、模糊C-均值等图像分割方法相比,该方法的误分率较低,分割效果较好.
傳統圖像分割方法在分割被重尾譟聲汙染的圖像時的分割效果不理想.針對該問題,提齣一種基于Student-t分佈的圖像分割方法.該方法根據像素間的空間關繫,計算齣其先驗概率,使用梯度下降法優化參數,從而最小化誤差函數,在參數優化後得到像素點的後驗概率值,對像素進行標記以實現圖像分割.實驗結果錶明,在處理被重尾譟聲腐蝕的圖像時,與傳統的K-均值、模糊C-均值等圖像分割方法相比,該方法的誤分率較低,分割效果較好.
전통도상분할방법재분할피중미조성오염적도상시적분할효과불이상.침대해문제,제출일충기우Student-t분포적도상분할방법.해방법근거상소간적공간관계,계산출기선험개솔,사용제도하강법우화삼수,종이최소화오차함수,재삼수우화후득도상소점적후험개솔치,대상소진행표기이실현도상분할.실험결과표명,재처리피중미조성부식적도상시,여전통적K-균치、모호C-균치등도상분할방법상비,해방법적오분솔교저,분할효과교호.
