结合互信息熵差测度的高斯混合模型图像分割

摘要

从分割图像与原图像的内在联系出发,提出了一种基于高斯混合模型与互信息熵差结合的分割算法———GMM-DMI算法.利用期望极值化方法确定高斯混合模型的各分量参数,以互信息熵差为模型选择准则,计算前分割图像与当前分割图像的互信息熵差,互信息熵差达到最小时即为最优解.实验结果表明,本算法所得到的目标图像的区域保持形状且定位性能好.