基于多分类SMM的高噪声图像分割研究

摘要

高噪声的存在严重影响了图像分割的效果和精度.为优化高噪声图像分割效果和提高分割精度,提出一种基于多分类Student's t混合模型(SMM)的图像分割算法.该算法首先使用Student's t混合模型对高噪声图像像素点进行建模;其次,对Student's t混合模型的t分布进行多分类处理;最后,使用期望值最大法(EM)进行求解,实现图像分割.实验证明所提算法在精确度和对噪声的鲁棒性上明显优于其他对比方法.