高斯混合模型在纹理分析中的仿真应用任务书

 2021-10-13 19:56:13

1. 毕业设计(论文)的内容和要求

利用高斯混合模型描述每一像素的灰度分布情况,并以具有最大适应度值的子模型作为当前分布模型来描述每一像素的特征;这么做会最大范围的提取不同纹理的像素特征。然后通过初始分类阶段和迭代分类阶段,将像素分类为前景或背景;这样做会把病态的纹理分成前景和背景。从而区别出网格纹理检测中出现不合格网格布。

主要内容:

1 熟悉使用HALCON软件;

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2. 参考文献

[1] 徐红, 牛秦洲. 基于混合高斯模型的三马尔可夫场红外图像分割[J].激光与红外, 2008, 38(11): 1177-1180.

[2] 土平波, 蔡志明, 刘旺锁. 混合高斯概率密度模型参数的期望最大化估计[J].声学技术, 2007, 26(3): 498-502.

[3] 刘鑫, 刘辉, 强振平, 等. 混合高斯模型和帧间差分相融合的自适应背景模型[J]. 中国图象图形学报, 2008.13(4):729-734.
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