[发明专利]基于自适应高斯混合模型的鲁棒图像分割方法无效
| 申请号： | 201310735556.0 | 申请日： | 2013-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN103761727A | 公开（公告）日： | 2014-04-30 |
| 发明（设计）人： | 王向阳;张显金 | 申请（专利权）人： | 辽宁师范大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T5/00 |
| 代理公司： | 大连非凡专利事务所 21220 | 代理人： | 闪红霞 |
| 地址： | 116029 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： |
本发明公开一种可提高高斯混合模型分割精度、降低高斯混合模型对噪声敏感度的基于自适应高斯混合模型的鲁棒图像分割方法，按照如下步骤进行：把图像由RGB颜色空间转换到 |
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| 搜索关键词： | 基于 自适应 混合 模型 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于自适应高斯混合模型的鲁棒图像分割方法，其特征在于按照如下步骤进行：a. 把图像由RGB颜色空间转换到![]()
颜色空间，对得到的三个分量做非下采样轮廓变换分解，对得到的高频子带做硬阈值去噪处理，使用去噪后的高频子带和原来的低频子带进行非下采样轮廓变换重构，得到去噪后的三个分量；b. 把得到的去噪后的三分量使用模糊C均值算法分类，使用分类结果初始化自适应高斯混合模型参数，使用最大后验估计自适应高斯混合模型的参数，建立自适应高斯混合模型；c. 使用最大后验概率分类，得到分割结果。
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