基于多分辨率小波和高斯混合模型的纹理图像分割  

Textured Image Segmentation Based on Multiresolution Wavelet and Gaussian Mixture Models

作　　者：余鹏[1] 封举富[2] 

机构地区：[1]北京大学数学科学学院 [2]北京大学信息科学技术学院信息科学中心,北京100871

出　　处：《北京大学学报（自然科学版）》2005年第3期338-343,共6页Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis

基　　金：国家重点基础研究发展规划资助项目 (G19980 30 6 0 0 )

摘　　要：提出了一个基于多分辨率小波采样和高斯混合模型的纹理图像分割方法。该方法首先对图像进行必要的预处理,然后对图像进行小波“金字塔”分解。分解后的小波系数和图像共同组成了相应像素的特征向量,然后利用高斯混合模型进行分割。分割的实验结果表明,该算法具有较强的分割能力。The author proposes a textured image segmentation algorithm which is based on multiresolution wavelet and Gaussian mixture models. At first a preceding process is taken in this algorithm. Then, the image is decomposed by wavelet pyramids. All of those lower resultant image and original image are integrated to a feature vector of a pixel. Those pixels are segmented by Gaussian mixture models. Experiment show the algorithm can give a good result.

关 键 词：图像分割 纹理图像 高斯混合模型 多分辨率小波 EM算法 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]