GMM EM 基于图像分割

资 源 简 介

GMM EM 基于图像分割

详 情 说 明

高斯混合模型(GMM)与期望最大化(EM)算法在图像分割中的应用是一种基于统计建模的经典方法。该方法通过将图像中的像素特征(如颜色、纹理等)建模为多个高斯分布的线性组合，能够有效处理复杂场景下的分割任务。

算法核心思想是通过交替执行两个步骤：首先计算当前参数下各像素属于不同高斯成分的期望(E-step)，再根据这些期望值更新模型参数(M-step)。这种迭代优化方式能逐步提升模型对图像数据的拟合程度，最终收敛到最大似然估计解。

在实际应用中，需特别注意高维数据带来的数值稳定性问题。常见解决方案包括采用对数概率计算来避免浮点下溢，以及利用矩阵运算加速处理过程。对于RGB图像，通常需要将像素值重构成特征矩阵，其中每列代表一个像素的多维特征向量。

相比传统EM算法，变分贝叶斯方法提供了更先进的改进方案，它能自动确定最优的混合成分数量，避免人工设定聚类数的局限性。这两种方法共同构成了处理图像分割问题的概率框架，适用于从简单颜色分割到复杂纹理分析等各种场景。