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gmm和bayes估计，适合于图像处理中图像分割。-gmm and Bayes estimates, suitable for image processing in image segmentation.
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EM算法的图分割,基于GMM模型改进的快速EM算法，为m文件-EM algorithm image segmentation
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一个利用GMM，SVGMM对图像进行分割的matlab程序，采用的是blobworld采集特征的方法。初始化也有备选多种方法-A use of the GMM, SVGMM image segmentation matlab program, the is blobworld collection features. Initialization also have options for a variety of methods
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图像处理ImageMatting的实现。主要思路是：
1）手工交互的给出一个前景区域的包围盒。
2）根据当前的前景和背景分割结果，分别估计前景和背景的GMM模型
3）用GraphCut算法进行分割
对上述2），3）两步进行迭代，得到比较好的分割结果
（分割-->估计前景背景-->分割）
4）matting-Image processing ImageMatting achieved. The main idea is:
1) gi
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高斯混合模型 马尔科夫
image segmentation MRF GMM GMM ICM(Gauss mixture model)
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本文以k-means算法为背景，引入信息熵相关知识，从而实现全自动分割图像。然而在利用混合高斯模型对图像进行数据分析时，会发生一定的过拟合现象，导致我们得不到预期的聚类数目。本文设计合理的合并准则，令模型简化，有效地消除过拟合现象，使得最后得到的聚类数目与预期符合。，设计合理的准则改进了图像的全自动分割方法，使得分割结果更加优化(In this paper, k-means algorithm is used as the background, and information entropy
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基于高斯混合模型和隐马尔科夫模型的图像分割算法(Image segmentation algorithm based on Gaussian mixture model and hidden Markov model)
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