基于混合高斯模型和相似度的阈值分割

• 作者: 郭红
• 来源期刊: 电视技术
• 学科: 工学
• 关键词: 阈值 混合高斯分布 类不确定性 相似度函数 目标函数
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 所属期刊栏目: 数字视频
• 页码范围: 40-43
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.73|TP391.41
• 字数: 3003字
• 语种: 中文

摘要

阈值分割法在图像分割中是一种最为简单和有效的方法,然而如何选取合适的阈值实现有效分割,目前还没有统一的方法.结合信息论与图像的空间信息,提出一种新的阈值优化算法.首先建立图像的混合高斯分布(GMM),然后利用强度的类不确定性和相似度函数特性定制出目标函数,优化出局部阈值,从而获得高效的分割效果.实验结果表明,与大津法(OSTU)相比,该算法能够成功分割出模糊的边界,并且能够将图像中的各个组织有效的分割出来.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭红	重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室	1	4	1.0	1.0