基于高斯混合的分割答案

【问题标题】：gaussian mixture based segmentation基于高斯混合的分割
【发布时间】：2013-04-17 08:38:10
【问题描述】：

我的图像有四种不同的颜色 - 深蓝色、浅蓝色、更浅的蓝色 - 背景和白色 - 背景。我想只细分前两个类别

bG= mat2gray(image);
his=imhist(bG);
sai = gmdistribution.fit(his,4);
m1=sai.mu(1);
v1=sai.Sigma(1);
m2=sai.mu(2);
v2=sai.Sigma(2);

imt=bG<m2+v2;
figure;
imagesc(~imt);

我得到一个所有像素为 1 的图像。bG 图像矩阵的值小于 1，但每个高斯的均值和方差要高得多。

据我了解，bG 是一个图像矩阵，因此会有强度值。所以这里所有的值都小于1。

但是四个高斯的均值是：0.8604 0.976 2.9182 6.6377。这些似乎不是强度，所以当我试图让图像中的所有像素小于第二个平均值时，所有像素都通过了测试。我在这里缺少一些东西。谁能帮我根据高斯混合分割深蓝色和浅蓝色细胞。任何帮助表示赞赏！

【问题讨论】：

标签： matlab gaussian image-segmentation

【解决方案1】：

不能保证 sai.mu(1)

sai = gmdistribution.fit(his,4);

mus = [sai.mu(1),sai.mu(2),sai.mu(3),sai.mu(4)];
[~,sortmus] = sort(mus);

clusters = sai.cluster(bG(:));
bGclustered = clusters == sortmus(1) | clusters == sortmus(2);

subplot(1,2,1);
imagesc(bG)
subplot(1,2,2);
imagesc(reshape(bGclustered,size(bG)))

【讨论】：

Patrick，您能否检查一下我在问题中所做的编辑。谢谢！