高斯混合模型markov树算法的图像分割

资 源 简 介

高斯混合模型markov树算法的图像分割

详 情 说 明

高斯混合模型(GMM)结合Markov树的图像分割算法是一种基于概率模型的图像处理方法。其核心思想是将图像像素的分布建模为多个高斯分布的线性组合，通过Markov树的层次结构优化分割结果。

该算法的优势在于能够同时考虑像素的局部相似性和空间连续性。首先，GMM对图像像素进行聚类建模，每个高斯分量对应一个潜在的图像区域。然后，通过Markov树建立像素间的空间关系约束，利用树结构的层级特性实现从粗到精的分割优化。

相比传统聚类分割方法，这种结合方式能有效克服噪声干扰，特别适合处理纹理复杂或边界模糊的图像。其概率框架也为后续的机器学习任务提供了自然的特征表示接口。