一种基于EM算法的图像分割改进技术.pdfVIP

lSSN 1009—3044 E—mail：eduf@cccc．net．cn ComputerKnowledgeandTechnology电脑知识 与技术 http：／／www．dnzs．net．en Vo1．5No．13，May2009，PP．3508-3510 Tel：+86—551—5690963 5690964 一 种基于EM 算法的图像分割改进技术 吴建国1,2，彭源 (1．同济大学 软件丁程学院，上海 200092；2．上海 电力学院 计算机与信息工程学 院，上海 200090) 摘要 ：图像分割是计算机视觉的基础 ．该文结合EM 算法和 PeA降维技术，给 出了一种有效快速的进行 图象分割 的方法。该方法利 用高斯混合模 型对原始 图像进行建模 ．通过EM 算法将分割 问题转化为参数最大似然估计的问题 ，同时采用PCA 降维技术和随机 采样来降低计算量 通过人工合成 图象及真实图象的实际测试结果，验证 了该算法的有效性和快速性。 关键词 ：EM 算法：图像分割 ：特征提取 中图分类号 ：TP391 文献标识码 ：A 文章编号 ：1009—3044(2009)13—3508—03 A M odifiedM ethodofImageSegmentationBasedonEM Algorithm wuJian—Guo ．PENGYuan f1．SchoolofSoftwareEngineering，TonalUmversiW，Shanghai200092，China；2．DepartmentofComputerandInformationEngineering， ShanghaiUniversityofElectricPower，Shanghai200090，China) Abstract：ImageSegmentationisanelementaryproblem incomputervision．In thispaper，an efficientlymethodofimagesegmentation wasproposedbyusingEM algorithmandPCAdimensionalityreductionalgorithm．Firstlyagaussianmixturemodel(GMM)isemployedtO mode：ingtheimage．andthengetGMM ’SparametersbyusingEM ，InordertOreducecomplexity，Somemethodsforreducefeaturedi— mensionalityanddatapointsisused．Experimentsresultsonnaturalimagesandcompositeimagesshow thatthemethodiseffective． Keywords：EM algorithm；imagesegmentation；featureextraction l概述 图像分割是实现 自动 图像分析和模式识别的首要问题 ，它根据图像 的某些特征或特征集合 的相似性准则，对图像像素进行分 组聚类 ，将 图像划分为一系列 “有意义”的不同区域 。图像分割质量 的优劣、区域界限定位的精度直接影响后续的区域描述及图像 的 分析和理解 ，是 图象分析 、处理 、理解 中一个举足轻重 的技术环节 。 传统的图像分割技术大致可以分为基于边缘 的分割方法和基于区域的分割方法 ，前者是将图像中所要求分割的 目标边缘提取 出来 ，从而将 目标分割 出来 。后者常通过图像的空间局部特征，如灰度 、纹理及其它像素统计特性来确定 目标 的边界。EM算法是一 种基于统计模式识别的区域的分割方法 ，它具有快速和适应性广泛 的特点，是一种有效的图像分割方法 。本文在此基础上提 出了基 于 EM算法 的图像分割改进技术 ，该方法首先对图像低层特征 (亮度 、颜色 、纹理等)进行提取，根据实际分割 目标 的不同，可 以采用 不同的图像特征 ：采用PCA降维技术和随机采样来减少数据量 ，以降低计算的复杂度 ，然后利用 EM算法实现 图像分割 。从实验结 果可 以看出，该方法应用广泛 ，易于实现 ，处理的结果清晰。 2高斯