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基于t分布混合模型改进的路面裂缝图像分割方法
| 题名： | 基于t分布混合模型改进的路面裂缝图像分割方法 |
| 作者： | 卢印举;段明义;李祖照等 |
| 作者单位： | 郑州工程技术学院信息工程学院;广西交通科学研究院有限公司 |
| 关键词： | 道路工程;裂缝图像;K-Means;学生t分布混合模型;烟花算法 |
| 摘要： | 为提髙路面裂缝图像分割的准确性与鲁棒性，以学生t分布混合模型(Student'st-distribution MixtureModel,TMM)代替传统高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM),提出一种基于学生t分布混合模型的路面裂缝图像分割方法。所提出方法首先利用K-Means算法来进行初次图像分割。为克服K-Means算法的缺点，以烟花算法(Fireworks Algorithm,FA)运行结果作为K-Means算法初始聚类中心。然后，运行K-Means算法进行初次分割，以此结果作为TMM参数求解的初始值，执行最大期望算法(Expectation-Maximization algorithm,EM),通过交替运行E步和M步，获得模型最终参数值，借助于贝叶斯公式，完成最终图像分割。最后，通过仿真图像和实际图像验证，结果表明该方法分割精度更高、稳定性更好。 |
| 期刊名称： | 公路 |
| 出版年： | 2021 |
| 期： | 04 |
| 页码： | 40-47 |
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