%0 Journal Article
%T Image segmentation based on non-parametric mixture model of Legendre orthogonal polynomial<br>基于Legendre正交多项式非参数混合模型的图像分割
%A LIU Zhe
%A XIAO Jian-guo
%A SONG Yu-qing
%A <br>刘哲
%A 肖建国
%A 宋余庆
%J 计算机应用研究
%D 2010
%I 
%X 针对有限混合模型中参数估计方法对先验假设存在过分依赖的问题，提出了一种非参数的Legendre正交多项式图像混合模型分割方法。首先，设计了一种基于Legendre正交多项式的图像非参数混合模型，并用最小均方差(MISE)估计每一个模型的平滑参数；其次，利用EM算法求解正交多项式系数和模型的混合比。此方法不需要对模型作任何假设，可以有效克服模型失配问题。通过图像的分割实验表明,该方法比其他非参数混合模型分割效果更好。
%K orthogonal polynomial
%K non-parametric mixture models
%K image segmentation
%K smoothing parameter<br>正交多项式
%K 非参数混合模型
%K 图像分割
%K 平滑参数
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=A9D9BE08CDC44144BE8B5685705D3AED&aid=7BC3EA0E6DEC33D2F2976673F20328E9&yid=140ECF96957D60B2&vid=DB817633AA4F79B9&iid=5D311CA918CA9A03&sid=BEFEF55A1BF6A334&eid=EEEF489D91CEBE75&journal_id=1001-3695&journal_name=计算机应用研究&referenced_num=0&reference_num=18