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一种基于自适应分块与概率重分配的图像分割方法 

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申请/专利权人:哈尔滨理工大学

摘要:本发明提出一种基于自适应分块与概率重分配的图像分割方法,属于图像分割技术领域。包括:S1.初始化高斯混合模型参数与每个像素的分割类别初始估计值;S2.对待分割图像使用固定形状的滑动窗口进行固定分块划分;S3.将待分割图像转换为灰度图像,计算每个像素邻域范围内的方差,生成每个像素的匹配度向量,选取匹配度向量中最小值的区域块与对应像素建立映射关系和像素‑块区域似然矩阵;S4、得到待分割图像的后验概率及本轮图像分割结果;S5.将待分割图像的后验概率按照像素与区域块的映射关系分配到区域块中的每个像素,对模型参数进行更新;S6.重复S2至S5,直至收敛。本发明有效提升整体分割的准确度和一致性。

主权项:1.一种基于自适应分块与概率重分配的图像分割方法,其特征在于,包括以下步骤:S1.基于待分割图像和分割类别个数,初始化高斯混合模型参数与每个像素的分割类别初始估计值;S2.对待分割图像使用固定形状的滑动窗口进行固定分块划分,构建块区域似然矩阵;S3.将待分割图像转换为灰度图像,计算每个像素邻域范围内的方差,生成每个像素的匹配度向量,选取匹配度向量中最小值的区域块与对应像素建立映射关系和像素-块区域似然矩阵;S4、构建马尔可夫随机场刻画像素块类别间的局部相关性,得到待分割图像的后验概率及本轮图像分割结果;S5.将待分割图像的后验概率按照像素与区域块的映射关系分配到区域块中的每个像素,并利用分配后得到的像素级后验概率对模型参数进行更新;S6.重复S2至S5,直至收敛。

全文数据:

权利要求:

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