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可见光图像背景灰度特性:双高斯混合分布模型
被引量：
1
1
作者
胡谋法
李超
+2 位作者
王书宏
韩建涛
陈曾平
《信号处理》
CSCD
北大核心
2005年第z1期231-234,共4页
针对可见光图像背景起伏的灰度分布特性,提出了双高斯混合分布模型(Two univariate Gauss Mixturedensities Model,简记为TGMM)的描述方法.对实测可见光背景图像分析表明:图像灰度仅仅占有少数的灰度级别,并且绝大多数都处于低灰度区;...
针对可见光图像背景起伏的灰度分布特性,提出了双高斯混合分布模型(Two univariate Gauss Mixturedensities Model,简记为TGMM)的描述方法.对实测可见光背景图像分析表明:图像灰度仅仅占有少数的灰度级别,并且绝大多数都处于低灰度区;图像灰度集中在μ±2σ以内,并且具有"双峰"特征;灰度直方图上左边的峰对应着天空、星云等背景部分,右边的峰对应着众多的高亮恒星和幅度较大的系统噪声.进一步的,从理论上说明了"双峰"的形成原因,并且提出了TGMM描述方法,给出了基于EM算法的模型参数估计方法.数值结果证实了TGMM的合理性.
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关键词
背景起伏
灰度直方图
Gauss
分布
双高斯混合分布模型
EM算法
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职称材料
题名
可见光图像背景灰度特性:双高斯混合分布模型
被引量：
1
1
作者
胡谋法
李超
王书宏
韩建涛
陈曾平
机构
国防科学技术大学ATR重点实验室
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2005年第z1期231-234,共4页
基金
国家"863"高技术项目资助
文摘
针对可见光图像背景起伏的灰度分布特性,提出了双高斯混合分布模型(Two univariate Gauss Mixturedensities Model,简记为TGMM)的描述方法.对实测可见光背景图像分析表明:图像灰度仅仅占有少数的灰度级别,并且绝大多数都处于低灰度区;图像灰度集中在μ±2σ以内,并且具有"双峰"特征;灰度直方图上左边的峰对应着天空、星云等背景部分,右边的峰对应着众多的高亮恒星和幅度较大的系统噪声.进一步的,从理论上说明了"双峰"的形成原因,并且提出了TGMM描述方法,给出了基于EM算法的模型参数估计方法.数值结果证实了TGMM的合理性.
关键词
背景起伏
灰度直方图
Gauss
分布
双高斯混合分布模型
EM算法
分类号
TN911.74 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
可见光图像背景灰度特性:双高斯混合分布模型
胡谋法
李超
王书宏
韩建涛
陈曾平
《信号处理》
CSCD
北大核心
2005
1
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参考文献
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