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摘要:
为了在模型参数先验分布知识未知情况下实现基于区域和统计的图像分割,并同时获取更加精确的模型参数,提出了一种结合Voronoi划分技术、最大期望值(Expectation Maximization,EM)和最大边缘概率(Maximization of the Posterior Marginal,MPM)算法的图像分割方法.该方法利用Voronoi划分技术将图像域划分为若干子区域,待分割图像中的同质区域可以由一组子区域拟合而成,并假定各同质区域内像素强度服从同一独立的正态分布,从而建立图像模型,然后结合EM/MPM算法进行图像分割和模型参数估计,其中,MPM算法用于实现面向同质区域的图像分割,EM算法用于估计图像模型参数.为了验证提出的图像分割方法,分别对合成图像和真实图像进行了分割实验,并和传统的基于像素的MRF分割结果进行对比,测试结果的定性和定量分析表明了该方法的有效性和准确性.
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文献信息
篇名 结合EM/MPM算法和Voronoi划分的图像分割方法
来源期刊 信号处理 学科 工学
关键词 Voronoi划分 最大期望值算法 最大边缘概率算法 图像分割
年,卷(期) 2013,(4) 所属期刊栏目 应用
研究方向 页码范围 503-512
页数 10页 分类号 TP391
字数 6877字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵泉华 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院遥感科学与应用研究所 98 506 12.0 17.0
2 李玉 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院遥感科学与应用研究所 104 500 12.0 17.0
3 何晓军 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院遥感科学与应用研究所 19 66 5.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
Voronoi划分
最大期望值算法
最大边缘概率算法
图像分割
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信号处理
月刊
1003-0530
11-2406/TN
大16开
北京鼓楼西大街41号
18-143
1985
chi
出版文献量(篇)
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32728
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