一种新的基于高斯混合模型的纹理图像分割方法

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一种新的基于高斯混合模型的纹理图像分割方法

余鹏, 封举富, 童行伟

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余鹏, 封举富, 童行伟. 一种新的基于高斯混合模型的纹理图像分割方法[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2005, 30(6): 514-517.

引用本文:

余鹏, 封举富, 童行伟. 一种新的基于高斯混合模型的纹理图像分割方法[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2005, 30(6): 514-517.

YU Peng, FENG Jufu TONG Xingwei, . A New Textured Image Segmentation Algorithm Based on Gaussian Mixture Models[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2005, 30(6): 514-517.

Citation:

YU Peng, FENG Jufu TONG Xingwei, . A New Textured Image Segmentation Algorithm Based on Gaussian Mixture Models[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2005, 30(6): 514-517.

一种新的基于高斯混合模型的纹理图像分割方法

¹ 北京大学数学科学学院,北京市海淀区,100871;² 国家基础地理信息中心,北京市西外紫竹院百胜村1号,100044;³ 北京大学信息科学中心,北京市海淀区,100871⁴ 北京师范大学数学科学学院,北京市新街口外大街19号,100875

基金项目: 国家重点基础研究发展规划基金资助项目(G1998030600)

作者简介:
余鹏,博士生,工程师。主要从事图像处理、模式识别、GIS应用等方面的研究

中图分类号: TP751;P237.3

A New Textured Image Segmentation Algorithm Based on Gaussian Mixture Models

YU Peng,
FENG Jufu TONG Xingwei³,

¹ School of Mathematical Sciences,Peking University,Haidian District, Beijing 100871,China;² National Geomatics Center of China,1 Zizhuyuan Road,Beijing 100044,China; ³ Center for Information Science,Peking University,Haidian District,Beijing 100871,China;(4 School of Mathematical Sciences,Beijing Normal University,19 Xinjiekouwai Street, Beijing 100875,China;

Funds: 国家重点基础研究发展规划基金资助项目(G1998030600)

摘要: 提出了一种新的结合了小波变换的高斯混合模型纹理分割方法。该方法包括预处理、小波变换、模型训练、计算后验概率和标记图像等5个阶段,并分析了将高斯混合模型引入纹理分割需要注意的几个方面。试验结果表明,该算法具有较好的分割性能。
- 图像分割 /
- 纹理图像 /
- 高斯混合模型 /
- EM算法 /
- 小波变换
Abstract: This paper proposes a new textured image segmentation algorithm which integrates wavelet transform and Gaussian mixture models. This algorithm includes pretreatment, wavelet transform, training, calculating posterior probability and labeling image. Some aspects are analyzed in order to use Gaussian mixture models in textured image segmentation problem. Experiments show that the algorithm can give an excellent segmentation result.
- image segmentation /
- textured image /
- Gaussian mixture models /
- EM algorithms /
- wavelet transform

[1]	王夏, 贺立源. 烤烟烟叶反射和透射图像的同步图像分割 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2014, 39(8): 998-1002. doi: 10.13203/j.whugis20130272
[2]	罗志宏, 冯国灿, 成秋生. 融合变分模型与快速算法分割噪声图像 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2013, 38(6): 637-641.
[3]	许凯, 秦昆, 刘修国, 李登朝. 高斯混合模型云变换算法及其在图像分割中的应用 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2013, 38(10): 1163-1166.
[4]	郑肇葆, 郑宏. 利用PLSA技术进行图像分割 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2012, 37(2): 132-135.
[5]	陈亮, 朱长青, 任娜, 朱一姝. 利用小波变换的视频GIS数据数字水印算法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2012, 37(10): 1256-1259.
[6]	魏小莉, 沈未名. 一种基于马尔科夫随机场模型的彩色纹理图像分割 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2010, 35(8): 955-958.
[7]	郑肇葆. 仿真学中觅食原理在图像分割中应用的研究 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2009, 34(8): 883-888.
[8]	代登信, 杨文, 邹同元, 孙洪. 一种快速有效的MSTAR SAR目标图像分割算法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2009, 34(9): 1059-1062.
[9]	杨露菁, 王德石, 李煜. 利用非线性各向异性扩散和EM的SAR图像分割技术 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2009, 34(7): 805-808.
[10]	余瑞星, 朱冰, 张科, 吕梅柏. 基于小波的ICM不变特征在图像匹配识别中的应用 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2008, 33(12): 1225-1228.
[11]	汤凌, 郑肇葆, 虞欣. 一种基于人工免疫的图像分割算法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2007, 32(1): 67-70.
[12]	龚声蓉, 杨善超. 具有图像内容保持特性的小波域可见水印 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2006, 31(9): 757-760.
[13]	徐新, 王雁, 陈嘉宇, 孙洪. 基于小波系数统计特征的SAR图像恢复 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2006, 31(10): 855-857.
[14]	邵海梅, 李飞鹏, 秦前清. 基于五株采样提升算法的图像二叉分解与重构 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2004, 29(7): 628-631,634.
[15]	钱俊, 舒宁. 基于EM算法和单幅雷达图像阴影的控制点坡度校正 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2004, 29(12): 1089-1092.
[16]	邵海梅, 梅天灿, 秦前清. 基于小波变换的扩频水印算法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2003, 28(5): 626-629.
[17]	江柳, 沈未名, 种衍文, 段汉文. 基于多尺度空间分析的图像阈值分割方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2002, 27(6): 582-585.
[18]	高戈, 胡瑞敏, 李德仁. 改进的基于小波变换的语音活动检测算法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2002, 27(1): 85-88.
[19]	邵巨良, 李德仁. 小波变换及其在影像表示中的应用和其方向选择性算法的改进 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 1993, 18(2): 1-9.
[20]	王泽文. 奇异值检验中的混合模型及EM算法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 1990, 15(1): 39-47.

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一种新的基于高斯混合模型的纹理图像分割方法

¹ 北京大学数学科学学院,北京市海淀区,100871;² 国家基础地理信息中心,北京市西外紫竹院百胜村1号,100044;³ 北京大学信息科学中心,北京市海淀区,100871⁴ 北京师范大学数学科学学院,北京市新街口外大街19号,100875

基金项目: 国家重点基础研究发展规划基金资助项目(G1998030600)

作者简介:
余鹏,博士生,工程师。主要从事图像处理、模式识别、GIS应用等方面的研究

收稿日期: 2005-03-24
修回日期: 2005-03-24
刊出日期: 2005-06-05

中图分类号: TP751;P237.3

关键词:

高斯混合模型 /

摘要: 提出了一种新的结合了小波变换的高斯混合模型纹理分割方法。该方法包括预处理、小波变换、模型训练、计算后验概率和标记图像等5个阶段,并分析了将高斯混合模型引入纹理分割需要注意的几个方面。试验结果表明,该算法具有较好的分割性能。

English Abstract

余鹏, 封举富, 童行伟. 一种新的基于高斯混合模型的纹理图像分割方法[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2005, 30(6): 514-517.

引用本文:

余鹏, 封举富, 童行伟. 一种新的基于高斯混合模型的纹理图像分割方法[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2005, 30(6): 514-517.

YU Peng, FENG Jufu TONG Xingwei, . A New Textured Image Segmentation Algorithm Based on Gaussian Mixture Models[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2005, 30(6): 514-517.

Citation:

YU Peng, FENG Jufu TONG Xingwei, . A New Textured Image Segmentation Algorithm Based on Gaussian Mixture Models[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2005, 30(6): 514-517.

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