结合图像局部信息的高斯混合型图像分割框架

• 作者: 丁军娣 蔡维玲
• 来源期刊: 南京航空航天大学学报(英文版)
• 学科: 工学
• 关键词: 模式识别 图像处理 图像分割 高斯混合模型 期望最大化
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 页码范围: 266-274
• 页数: 9页
• 分类号: TP181|TP391
• 字数: 1363字
• 语种: 英文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-1120.2008.04.005

摘要

针对现有的基于判别型或聚类型的图像,用分割方法无法处理被噪声污染的图像的现状,提出一种新的两步式图像分割框架.该框架首先利用图像的局部信息重塑图像的灰度直方图,增强了像素的类间散布性和类内紧凑性,然后将现有的基于判别型或基于聚类型图像分割方法在重塑图像上执行,从而提高了现有图像分割算法的有效性和鲁棒性.文中用典型的聚类型方法高斯混合模型来说明该框架的可行性.由于框架的两个步骤具有独立性,因此可推广到现有的其他基于像素或直方图的方法.在人工和真实图像上的实验结果证明,这种两步图像分割框架可以获得有效且鲁棒的图像分割结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡维玲	南京航空航天大学信息科学与技术学院	4	37	3.0	4.0
5	丁军娣	南京航空航天大学信息科学与技术学院	2	11	2.0	2.0