[发明专利]基于统计建模与像素分类的彩色图像分割方法

摘要

本发明公开一种基于统计建模与像素分类的彩色图像分割方法，首先在原始彩色图像RGB颜色空间内，对R分量（G、B类似）进行非下采样Shearlet变换，使其分解为一个低频子带和若干高频子带；其次，对同尺度高频子带利用贝塞尔K概率密度函数进行统计建模，估计出形状参数和尺度参数，并以每组参数的极值作为像素特征；然后，使用二维Tsallis熵进行初分割，得到训练样本；最后，结合像素特征与训练样本，用TSVM完成图像分割。由于利用非下采样Shearlet变换分解图像并利用贝塞尔K统计模型建模来提取像素特征，较好的刻画了图像的内容，有效地提高了图像分割的精度。

主权项

1.一种基于统计建模与像素分类的彩色图像分割方法，其特征在于按照如下步骤进行：约定：尺寸为彩色图像表示为；表示贝塞尔K分布概率密度函数；形状参数表示为；尺度参数表示为；表示位置的邻域平均灰度级；表示灰度级与的联合概率密度；与分别表示目标熵与背景熵；表示最佳阈值向量；表示图像分类器；a.初始设置获取原始彩色图像并初始化设置；b. 非下采样Shearlet变换分解图像在的RGB色彩空间内，对分量（分量类似）进行参数为[3 3 3 3 3]的非下采样Shearlet变换，分解图像；c. 统计建模c.1 定义如下式：其中，，为第二类修改的第z阶贝塞尔函数，为Gamma函数；c.2 对分量（分量类似）的同尺度高频子带，利用进行统计建模,计算出每个尺度的和：

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