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🔥 内容介绍

在本项目1中，我们首先研究了基于高斯分布的隐马尔可夫随机场（HMRF）模型及其期望最大化（EM）算法，随后将其推广至基于高斯混合模型的隐马尔可夫随机场。该算法已在 MATLAB 语言中实现，并成功应用于彩色图像分割与三维体积分割问题。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function GMM = get_GMM(X, Y, g)

% GET_GMM   Fit Gaussian Mixture Models to labeled 3D regions

%

%   GMM = get_GMM(X, Y, g)

%

%   Inputs:

%       X           - Labeled 3D volume

%       Y           - 3D volume data

%       g           - Number of GMM components per region

%

%   Outputs:

%       GMM         - Cell array of GMM parameters for each region

%

%   Copyright by Quan Wang, 2012/12/16

%   Please cite: Quan Wang. GMM-Based Hidden Markov Random Field for 

%   Color Image and 3D Volume Segmentation. arXiv:1212.4527 [cs.CV], 2012.

    k = max(X(:));

    GMM = cell(k, 1);

    for i = 1:k

        index = (X == i);

        GMM{i} = gmdistribution.fit(Y(index), g, 'Regularize', 1);

    end

end

🔗 参考文献

 Quan Wang. GMM-Based Hidden Markov Random Field for  Color Image and 3D Volume Segmentation. arXiv:1212.4527 [cs.CV], 2012.

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