[00006282]一种基于加权变分期望最大化准则的图像分割方法
技术详细介绍
本发明公开了一种基于加权变分期望最大化准则的图像分割方法，该方法首先对待分割的图像进行特征信息的提取，接着用扩展高斯混合模型来描述图像特征信息的分布，并且基于加权变分期望最大化准则对扩展高斯混合模型参数的变分分布进行估计，估计完成后获得各个像素点由各个欲划分出的类所产生的概率，最后进行判决，将每个像素点关于各个类的概率值中的最大值所对应的序号作为该像素点最终所分配到的类，从而完成图像分割过程。本发明能有效地提高彩色图像分割的质量和效果，分割出的图像具有较好的平滑性。本发明能够避免基于最大似然准则的分割方法中容易出现的过拟合和欠拟合问题。
