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。
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.
出处
《武汉大学学报(信息科学版)》
EI
CSCD
北大核心
2005年第6期514-517,共4页
Geomatics and Information Science of Wuhan University
基金
国家重点基础研究发展规划基金资助项目(G1998030600)。
关键词
图像分割
纹理图像
高斯混合模型
EM算法
小波变换
image segmentation
textured image
Gaussian mixture models
EM algorithms
wavelet transform