ПРИМЕНЕНИЕ ЕМ-АЛГОРИТМА К ЗАДАЧЕ АВТОМАТИЧЕСКОЙ СЕГМЕНТАЦИИ АНИЗОТРОПНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙПРИМЕНЕНИЕ ЕМ-АЛГОРИТМА К ЗАДАЧЕ АВТОМАТИЧЕСКОЙ СЕГМЕНТАЦИИ АНИЗОТРОПНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ Сегментация изображений на основе текстурных признаков играет важную роль в задачах обработки и анализа изображений. Для сегментации анизотропных текстур широко используется градиентный структурный тензор, представляющий собой матрицу вторых моментов производных первого порядка по вертикальному и горизонтальному направлениям двумерной функции яркости. Обычно в алгоритме сегментации на основе градиентного структурного тензора используется нормированная мера когерентности, принимающая значения от 0 до 1. Мера когерентности использует различие собственных значений градиента структурного тензора. Однако применение этой меры когерентности вместо компонент матрицы вторых моментов потенциально ведет к увеличению уровня ошибок сегментации. Для решения проблемы автоматической сегментации анизотропных изображений используется гауссовская аппроксимация совместного распределения компонент градиентного структурного тензора. Оценки параметров гауссовой модели смеси получены с помощью ЕМ-алгоритма, представляющего собой итерационный алгоритм вычисления оценок максимального правдоподобия. EM-алгоритм в значительной степени зависит от начальных условий. Он может сходиться к локальным минимумам и давать ошибочные решения. Для автоматического выбора начальных условий предлагается использовать метод Оцу. Этот метод выбирает оптимальный порог для разделения анизотропных текстур путем максимизации межклассовой дисперсии. Экспериментальные данные показали, что предложенный алгоритм приводит к значительному улучшению точности сегментации анизотропных изображений на основе градиентного структурного тензора. Итого: 150.00руб. Купить Вы можете купить электронную версию издания «ПРИМЕНЕНИЕ ЕМ-АЛГОРИТМА К ЗАДАЧЕ АВТОМАТИЧЕСКОЙ СЕГМЕНТАЦИИ АНИЗОТРОПНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ». После оплаты (для архивов) оно будет доступно в Личном Кабинете в разделе «Электронные издания». В случае оформления подписки, издание будет доступно по мере поступления от издателя. Формат PDF/HTML. Стоимость — от 150.00 руб. |