【摘 要】
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纹理图像分割是图像处理的一个基本问题。由于基于高斯混合模型的纹理图像分割方法,大多采用单像素的方法,因此分割精度和效率都较低。为了更好地进行纹理图像分割,在子空间
【机 构】
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北京大学数学科学学院,北京大学信息科学学院信息科学中心、视觉与听觉信息处理国家重点实验室
【基金项目】
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国家重点基础研究发展规划项目(G1998030600)
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纹理图像分割是图像处理的一个基本问题。由于基于高斯混合模型的纹理图像分割方法,大多采用单像素的方法,因此分割精度和效率都较低。为了更好地进行纹理图像分割,在子空间思想的基础上,提出了一个基于图像块的分割算法及其改进算法,即先取图像块的均值、标准差、最大值、最小值以及中间像素的像素值等5个特征作为纹理特征,再利用高斯混合模型进行纹理图像分割,实验结果表明,该新算法的分割精度和分割效率较原分割算法都有较大提高。
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