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摘要:
目的 有限混合模型是一种无监督学习方法,它被广泛的应用到数据分类任务中.然而,在图像分割过程中,由于有限混合模型没有引入邻域像素间的空间关系,导致了图像分割结果对噪声非常敏感.为了增强有限混合模型的抗噪性,提出一种新的空间可变有限混合模型.方法 该模型通过在像素的先验分布中引入一种新的空间关系来降低噪声对图像分割结果的干扰.在构建空间关系的过程中,利用形态学膨胀原理将空间邻域内特征值出现的概率而不是特征值本身进行膨胀操作,然后通过根据具有最大概率的分类标记在高斯混合模型迭代地计算过程中进行局部像素空间平滑,从而起到抑制噪声干扰的作用.结果 本文实验包含了人工合成图像和医学CT图像的图像分割实验.在人工合成图像分割实验中,对人工合成图像添加了不同程度的噪声来测试本文模型和对比模型对噪声抑制能力的高低;对医学CT图像进行图像分割实验,以是比较本文模型与对比模型之间在实际图像分割中的效果.结论 实验数据显示,本文提出的模型在噪声抑制能力上,图像分割精度和计算效率上均有更优的性能.
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文献信息
篇名 空间可变有限混合模型
来源期刊 中国图象图形学报 学科 工学
关键词 图像分割 有限混合模型 空间可变有限混合模型 形态学膨胀 空间平滑
年,卷(期) 2014,(12) 所属期刊栏目 图像分析和识别
研究方向 页码范围 1820-1828
页数 9页 分类号 TP751
字数 4882字 语种 中文
DOI 10.11834/jig.20141214
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 吕导中 江苏警官学院刑事科学技术系 15 50 4.0 6.0
2 申小虎 江苏警官学院刑事科学技术系 12 18 2.0 3.0
3 万荣春 江苏警官学院刑事科学技术系 13 18 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像分割
有限混合模型
空间可变有限混合模型
形态学膨胀
空间平滑
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国图象图形学报
月刊
1006-8961
11-3758/TB
大16开
北京9718信箱
82-831
1996
chi
出版文献量(篇)
5906
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17
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