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陈云杰;郑宁;蔡、毛;曹春正;杨建伟;张志超

一种用于图像分割的空间约束非对称高斯混合模型。 （英语） Zbl 1531.68159号

信息科学。 575, 41-65 (2021).
摘要：有限高斯混合模型（GMM）是解决许多计算机视觉和模式识别问题的灵活而强大的工具。高斯分布是相对于平均值对称的概率分布。然而，在许多分割应用中，观测数据服从非对称分布。此外，GMM对成像噪声很敏感。为了解决这些问题，本文提出了一种新的有限各向异性非对称正态混合模型。请注意，GMM是我们建议模型的降级情况。首先，该模型利用各向异性空间信息来降低成像噪声的影响，同时保留边缘、角点和细长结构物体等细节。其次，将各向异性空间信息耦合到斜正态分布中，以拟合服从非对称分布的观测数据。然后利用各向异性斜交正态混合模型对目标强度概率密度函数进行建模和估计。该模型不仅能够拟合服从非对称分布的观测数据，而且能够在保留目标细节的同时减少噪声的影响。最后，采用期望最大化（EM）算法估计模型参数，以最大化对数似然函数。在合成图像和自然灰度图像上的实验结果表明，与其他先进的分割方法相比，该模型具有优越的性能。

MSC公司：

68单位10 图像处理的计算方法
62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）

关键词：

斜正态分布;各向异性空间信息;非局部空间信息;EM算法

软件：

锡;掌中宽带
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Y.Chen}等人，《信息科学》。575，41-65（2021；Zbl 1531.68159）
全文： 内政部

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