邻域约束高斯混合模型的模糊聚类图像分割

被引:6
作者
赵泉华
张洪云
赵雪梅
李玉
机构
[1] 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院遥感科学与应用研究院
关键词
高斯混合模型(GMM); 邻域约束; 模糊聚类; 图像分割;
D O I
10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201703003
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
摘要
针对传统模糊聚类分割方法无法有效模拟数据分布特征的问题,提出基于邻域约束高斯混合模型的模糊聚类图像分割算法.利用高斯分布刻画聚类内像素光谱测度统计特征,定义像素与其邻域像素相关性的先验概率,并作为高斯混合模型中各高斯分量权重系数,构建包含特征场邻域作用的高斯混合模型.利用高斯分量描述像素与聚类间的非相似性测度,建立基于高斯混合模型的模糊聚类目标函数.在传统模糊聚类方法基础上,采用高斯混合模型定义像素与聚类间的非相似性测度,并在高斯混合模型中融入邻域作用,有效解决数据具有多峰值特征的问题.最后通过实验验证文中算法的准确性.
引用
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