本文選題：高斯混合模型(GMM)　切入點：鄰域約束　出處：《模式識別與人工智能》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對傳統(tǒng)模糊聚類分割方法無法有效模擬數(shù)據(jù)分布特征的問題,提出基于鄰域約束高斯混合模型的模糊聚類圖像分割算法.利用高斯分布刻畫聚類內像素光譜測度統(tǒng)計特征,定義像素與其鄰域像素相關性的先驗概率,并作為高斯混合模型中各高斯分量權重系數(shù),構建包含特征場鄰域作用的高斯混合模型.利用高斯分量描述像素與聚類間的非相似性測度,建立基于高斯混合模型的模糊聚類目標函數(shù).在傳統(tǒng)模糊聚類方法基礎上,采用高斯混合模型定義像素與聚類間的非相似性測度,并在高斯混合模型中融入鄰域作用,有效解決數(shù)據(jù)具有多峰值特征的問題.最后通過實驗驗證文中算法的準確性.
[Abstract]:Aiming at the problem that the traditional fuzzy clustering segmentation method can not effectively simulate the characteristics of data distribution, a fuzzy clustering image segmentation algorithm based on neighborhood constrained Gao Si hybrid model is proposed. A priori probability of the correlation between pixels and their neighboring pixels is defined, and used as the weight coefficients of each Gao Si component in Gao Si's mixed model. In this paper, a Gao Si hybrid model with the neighborhood effect of feature field is constructed. Then, the objective function of fuzzy clustering is established by using Gao Si component to describe the dissimilarity between pixels and clusters. Based on the traditional fuzzy clustering method, the objective function of fuzzy clustering is established. Gao Si's mixed model is used to define the dissimilarity measure between pixels and clustering, and the neighborhood function is incorporated into Gao Si's mixed model, which effectively solves the problem of multi-peak data. Finally, the accuracy of the proposed algorithm is verified by experiments.
【作者單位】： 遼寧工程技術大學測繪與地理科學學院遙感科學與應用研究院;
【基金】：國家自然科學基金面上項目(No.41271435);國家自然科學基金青年基金項目(No.41301479) 遼寧省自然科學基金項目(No.2015020190)資助~~
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1584577