Image segmentation based on non-parametric mixture model of Legendre orthogonal polynomial
基于Legendre正交多项式非参数混合模型的图像分割

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。