Advertisement

利用高斯混合模型进行图像分割。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
通过运用高斯混合模型技术，对视频内容中所包含的运动图像序列实现了精细的分段与分割。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 利用高斯混合模型进行图像分割
    优质
    本研究采用高斯混合模型(GMM)对图像中的像素特征进行概率建模与聚类分析，实现高效准确的图像分割。该方法在复杂背景下的目标提取表现出色。 利用高斯混合模型对视频中的运动图像进行分割。
     
  • 基于变分高斯混合模型的图像分割方法 (2014年)
    优质
    本文提出了一种基于变分高斯混合模型的创新性图像分割技术，有效提升了图像处理中的目标识别与提取精度。研究通过优化算法实现对复杂背景下的图像进行高效准确地分割，并在多种数据集上验证了其优越性能。 本段落提出了一种基于变分推断的高斯混合模型图像分割算法。该算法首先利用贝叶斯混合高斯模型对图像特征进行建模，并通过变分推断方法来估计模型参数及其后验概率，相较于采样法计算量更少且能够根据数据自动确定最佳混合个数，实现模型选择自动化。实验结果表明，在Berkeley自然图像集上的测试中，该算法的分割精度高于经典图像分割算法，表现出良好的性能。
     
  • 基于EM算法和高斯混合模型的图像分割-MATLAB实现
    优质
    本研究采用EM算法与高斯混合模型进行图像分割，并使用MATLAB实现。通过优化参数提高图像处理精度，适用于复杂背景下的目标提取。 K 表示分割方法的一个基本假设是每个元素不能同时属于两个集群。有时很难定义两个簇之间过渡区域中的元素归属问题，这些元素可能具有归属于多个集群的概率。
     
  • 基于MATLAB的GMM图像分割代码：高斯混合模型应用于image-segmentation
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB实现的GMM算法，用于执行高效准确的图像分割。通过应用高斯混合模型，该工具能够有效地区分和分离不同类型的图像区域，提升后续分析与处理的效果。 此仓库使用GMM进行基本的图像分割。经过训练可以识别“苹果”像素和“非苹果”像素。该代码使用MATLAB编写，并从头开始实现期望最大化算法。 档案结构： - main.m：用于训练GMM并在图像上进行测试。 - load_data.m：加载训练和测试图像以及真实蒙版的脚本。 - images文件夹：包含训练和测试图像。 - 掩码文件夹：包含用于测试和训练图像的地面真相掩膜。 - 结果文件夹：保存分割前后的苹果图片。 未来发展领域包括进一步优化算法性能。
     
  • 高斯混合模型_GaussianMixtureModel_2-.zip_MATLAB代码_混合高斯代码_混合高斯模型
    优质
    本资源提供基于MATLAB编写的高斯混合模型（GMM）代码，适用于数据聚类和概率分布建模等场景。包含详细的文档指导与示例数据，帮助用户快速上手实现复杂的数据分析任务。 关于高斯混合模型（GMM）的MATLAB源代码。
     
  • 高斯混合模型分析
    优质
    高斯混合模型分析是一种统计方法，用于识别数据集中不同群体的分布特征，通过多个高斯（正态）分布的组合来模拟复杂的数据模式。这种方法广泛应用于聚类、分类和概率密度估计等领域。 高斯混合模型相关资料涵盖了极大似然估计的求解完全推导过程以及EM算法求解的详细步骤，内容深入浅出，帮助读者快速入门该领域。
     
  • 实现图像颜色分割的高斯混合模型(GMM) MATLAB代码下载
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB编写的高斯混合模型（GMM）算法，用于执行图像的颜色分割任务。通过参数优化，能够有效地区分并提取图像中的不同色彩区域，适用于计算机视觉和图像处理领域的研究与应用开发。 将测试用例放入文件夹 ./Test_set 中，并执行代码.m 文件。输出结果将在文件夹 ./outputs 中生成，估计的距离将会在命令窗口中显示。
     
  • 利用MATLAB进行图像分割
    优质
    本项目专注于使用MATLAB软件开展图像分割技术研究与应用，旨在探索高效准确的算法以实现对图像内容的有效分离和分析。 图像分割是指将图像划分为若干个具有特定性质的区域，并提取出感兴趣的目标的技术过程。它是从图像处理过渡到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要可以归为几类：基于阈值的方法、基于区域的方法、基于边缘的方法以及基于某些理论的方法等。数学上，图像分割被定义为将数字图像划分为互不重叠的区域的过程。在这一过程中，属于同一区域的所有像素会被赋予相同的标识号。
     
  • 利用MATLAB进行图像分割
    优质
    本项目运用MATLAB软件平台，实施先进的算法技术对图像进行精准分割。通过优化处理步骤，提高图像分析效率与准确性，在科研和工程领域具有广泛应用前景。 基于MATLAB平台的图像分割算法在处理边界信息清晰的图像时效果较好。
     
  • 利用MATLAB进行图像分割
    优质
    本项目运用MATLAB软件开展图像处理技术研究，重点探索并实现多种算法在图像分割领域的应用，以提高图像识别与分析精度。 图像分割是图像处理的一个基础步骤，本程序通过数学形态学中的腐蚀与膨胀技术进行图像分割。