【摘 要】
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提出一种基于区域限制的EM（Expectation Maximization）和图割的非监督彩色图像分割方法,以解决自动确定分割类数问题.首先,生成图像的超像素,提取图像的CIE Lab颜色特征和多尺
【基金项目】
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河南省教育厅自然科学项目(No.13A520177,No.15A520057);河南省科技厅自然科学项目(No.132102210494);高层次人才基金(No.21476062,No.31401918)
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提出一种基于区域限制的EM（Expectation Maximization）和图割的非监督彩色图像分割方法,以解决自动确定分割类数问题.首先,生成图像的超像素,提取图像的CIE Lab颜色特征和多尺度四元数Gabor滤波特征;为了高效自动地确定分割类数,同时避免因直接使用超像素造成的奇异值问题,对每一个超像素采样并使用采样像素表示超像素;然后采用高斯混合模型对采样像素集合进行建模,使用加入区域限制的分量EM自动获取模型组件数及参数,最后使用图割结合高斯混合模型对图像进行优化,获取最终分割结果.实验结果表
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