基于高斯混合模型与支持向量机的彩色图像分割方法[发明专利]

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专利名称：基于高斯混合模型与支持向量机的彩色图像分割方

法

专利类型：发明专利发明人：王向阳,王钦琰申请号：CN201110459212.2申请日：20111231公开号：CN102637298A公开日：20120815

摘要：本发明公开了一种结合高斯混合模型(Gaussian Mixture Model，GMM)和支持向量机(Support Vector Machine，SVM)进行彩色图像分割的方法。主要包括图像特征的提取、高斯混合模型的建立以及利用支持向量机进行分类。具体流程包括：首先对图像进行颜色特征和纹理特征的提取；然后建立高斯混合模型，将提取的原始特征利用高斯混合模型得到新特征；其次由新特征得到初分割结果；最后根据初分割结果选取训练样本，利用支持向量机进行分类得到最终的分割结果。在进行特征描述时，不再以原始特征为基础，而是根据经过高斯混合模型(GMM)得到的新特征来进行初始分割，进而利用支持向量机(SVM)得到最终分割结果。本发明充分利用了图像的时空域信息，弥补了高斯混合模型(GMM)仅采用时域信息对复杂背景建模的不足，有效的提高了分割的准确性。

申请人：辽宁师范大学

地址：116029 辽宁省大连市沙河口区黄河路850号

国籍：CN

代理机构：大连东方专利代理有限责任公司

代理人：杜树华

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