| 一种基于高斯混合模型的距离图像分割算法 |
| |
| 引用本文： | 向日华,王润生.一种基于高斯混合模型的距离图像分割算法[J].软件学报,2003,14(7):1250-1257. |
| |
| 作者姓名： | 向日华 王润生 |
| |
| 作者单位： | 国防科学技术大学,电子科学与工程学院,ATR国防科技重点实验室,湖南,长沙,410073 |
| |
| 基金项目： | Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60275008 (国家自然科学基金) |
| |
| 摘 要： | 提出了一种基于表面法向的高斯混合模型的距离图像分割算法.它充分利用了表面法向高斯混合模型的物理含义,使数据聚类的次数减少,并利用Expectation-Maximization(EM)算法估计出的模型参数计算模型的后验概率实现了自动模型选择.算法针对两种距离相机的60幅真实距离图像进行了实验.将实验结果与几个流行的分割算法进行了客观比较.
|
| 关 键 词： | 距离图像分割 高斯混合模型 EM算法 贝叶斯因子 |
| 文章编号： | 1000-9825/2003/14(07)1250 |
| 收稿时间： | 2002/7/30 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2002年7月30日 |
A Range Image Segmentation Algorithm Based on Gaussian Mixture Model |
| |
| XIANG Ri-Hua and WANG Run-Sheng.A Range Image Segmentation Algorithm Based on Gaussian Mixture Model[J].Journal of Software,2003,14(7):1250-1257. |
| |
| Authors: | XIANG Ri-Hua and WANG Run-Sheng |
| |
| Abstract: | A range image segmentation algorithm based on Gaussian mixture model of surface normal is proposed. It decreases the times of clustering computing by fully utilizing the physical meaning of Gaussian mixture model of surface normal, and achieves automatic model selection via the posterior probabilities computed from the model parameter estimated by Expectation-Maximization (EM) algorithm. Experimental results on 60 real range images from two kinds of range cameras are compared objectively with some popular segmentation algorithms. |
| |
| Keywords: | range image segmentation Gaussian mixture model EM algorithm Bayes factor |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《软件学报》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《软件学报》下载全文 |
