改进的EM算法在分块灰度图像二值化中的应用

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em算法应用场景

em算法应用场景【原创版】目录1.引言2.EM 算法的概念与原理3.EM 算法的应用场景4.总结正文【引言】EM 算法，全称 Expectation-Maximization，是一种在统计学和机器学习中广泛应用的算法，用于求解含有隐变量的概率模型。

本文将介绍 EM 算法的概念与原理，并通过实例详述其在不同领域的应用场景。

【EM 算法的概念与原理】EM 算法是一种迭代优化算法，主要应用于求解含有隐变量的概率模型，尤其是对于高斯混合模型、聚类等场景。

EM 算法的核心思想是“迭代优化，交替更新”，包括两个步骤：E 步（Expectation，期望）和 M 步（Maximization，最大化）。

在 E 步中，通过对观测数据进行概率推导，计算出隐变量的期望；在M 步中，根据 E 步计算出的隐变量期望，对模型参数进行最大化更新。

这两个步骤交替进行，直至收敛。

【EM 算法的应用场景】1.高斯混合模型：在高斯混合模型中，EM 算法用于估计混合高斯分布的参数，例如均值向量、协方差矩阵等。

这一应用场景广泛应用于目标检测、图像分割、语音识别等领域。

2.聚类分析：在聚类分析中，EM 算法可以应用于求解 k-means 聚类问题。

通过迭代更新，EM 算法可以得到聚类中心和类成员概率，从而完成聚类任务。

这一应用场景在数据挖掘、生物信息学等领域具有重要意义。

3.缺失数据处理：在面对含有缺失数据的情况时，EM 算法可以用于估计缺失数据的概率分布，进一步通过最大似然估计求解缺失数据。

这一应用场景在数据预处理、数据恢复等领域具有实用价值。

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对EM算法的原理应用的总结

对EM算法的原理应用的总结1. 引言EM算法（Expectation Maximization Algorithm）是一种常用的统计模型参数估计方法，广泛应用于机器学习、数据挖掘和模式识别等领域。

它通过迭代的方式，在存在隐变量的概率模型中估计参数。

本文将对EM算法的原理及其在实际应用中的一些常见场景进行总结和探讨。

2. EM算法的原理EM算法是一种迭代的优化算法，它基于以下两个关键步骤：E步骤（Expectation step）和M步骤（Maximization step）。

2.1 E步骤在E步骤中，根据当前的参数估计值，计算隐变量的后验概率期望值。

这个步骤利用了当前的参数估计值，通过贝叶斯公式计算后验概率，并将其作为隐变量的“伪”观测值。

2.2 M步骤在M步骤中，利用E步骤得到的“伪”观测值，通过极大似然估计或最大后验概率估计，更新模型的参数估计值。

这个步骤通过最大化观测数据的对数似然函数或后验概率，找到新的参数估计值。

2.3 迭代过程EM算法通过反复执行E步和M步，不断更新参数估计值，直到参数收敛或达到预定的停止条件。

3. EM算法在实际应用中的场景EM算法在很多实际应用中都能发挥重要作用，下面将介绍几个常见的场景。

3.1 高斯混合模型高斯混合模型是一种常用的概率密度模型，它由多个高斯分布组成。

EM算法可以用于估计高斯混合模型的参数，包括每个高斯分布的均值、方差和权重。

EM算法通过迭代的方式，不断更新这些参数，最终得到最优的参数估计。

3.2 隐马尔可夫模型隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）是一种常用的动态统计模型，用于建模具有隐藏状态的序列数据。

EM算法可以用于估计HMM的参数，包括状态转移概率矩阵、观测概率矩阵和初始状态概率向量。

通过迭代的方式，EM算法可以对HMM进行参数优化。

3.3 缺失数据问题在很多实际应用中，观测数据中可能存在缺失值。

EM算法可以用于处理缺失数据问题。

em算法及其改进

EM算法及其改进（二）
第一部分：EM变尺度加速算法
下降迭代算法
-求解非线性最优化问题[mm最常用算法
/(x)
[s.t.X£X
•基本步骤：
stepl：选取初始数据，选取初始点飞，令k=0 step2：构造搜索方向，按照一定规则，构造f在点4处的下降方向（对于无约束最优化问题）或可行方向（对有约束问题）作为搜索方向4。

图像聚类
图1聚类结果
(d)(c)
(0
图像聚类
其中a,d 是初始图像，经数据预处理后，a 图共有222个灰度级，d 图共有253个灰度级。

以下比较EM 算法和IEM 算法的聚类效果：令2个测试的聚类数都为3,即灰度值聚类为0（黑），120（浅灰），255（白）三类。

设a =（%,%%）,令某一灰度值为r,若,则r=0；若％vrv%,则r=120;若,则r=255。

r <ax r >a2
图像聚类
EM算法与IEM算法的初始参数都设为
%=(1/3」/3」/3)%=(50,120,160)Zo=(80,150,30)
对于IEM而言，由于ln222/24n253/2=3,故令d=3,2幅图的初始样本大小分别从M=74和M=84开始，每次以几何级数增加M*=Mid 个样本，其中M取值M+M*。

基于EM算法的图像分割技术研究

基于EM算法的图像分割技术研究现代技术的快速发展使得图像处理领域得到了极大的改善与提升。

在图像处理中，图像分割是一个重要的领域。

它将图像分割为具有语义特征的区域，是许多计算机视觉和图像处理应用的基础。

而EM算法作为一种非常实用的算法，在图像分割领域也得到广泛应用。

EM算法（Expectation-Maximization Algorithm）是一种解决统计学中带有缺失数据的问题的算法。

其基本思想是在不完整数据的情况下，通过数据样本经验分布，自适应估计模型参数。

在图像分割中，EM算法可以用来估计某种特定的统计模型来分类像素，这个模型可以包含任意数量的源组件，每个源组件也可以有自己的参数。

图像分割过程中，我们首先需要定义一个模型。

由于图像是由不同的像素组成的，因此我们可以使用高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，简称GMM）来模拟不同区域的像素分布。

GMM假设不同区域是由不同的高斯分布混合而成的。

这个模型包括了多个分量，每个分量对应了一种基本的像素分布。

在这个问题上，EM算法的目标是从分割图像数据中估计GMM的分量参数。

首先，EM算法假设每个像素是由每个分量所贡献的概率加权平均而成的，在此基础上，通过迭代从数据中计算出每个模型分量所占的权重、均值和协方差矩阵等参数。

这个过程包括两个步骤：E-step（Expectation），计算样本的概率分布；M-step（Maximization），通过最大化目标函数来得到一个新的模型参数值。

在图像分割中，我们使用EM算法来自动学习图像中不同区域的像素分布，从而实现图像分割。

EM算法的收敛速度可能会很慢，所以一般会使用一些启发式方法，如超像素分割或者基于颜色直方图的分割方法，来减少计算开销。

除此之外，EM算法还可以应用于其他领域的问题，例如文本处理、模式识别和生物信息学等领域。

值得注意的是，EM算法的收敛性证明并不困难，但分析可能会比较复杂。

EM算法的模糊化策略及其在遥感影像分类中的应用

限个像点。而在统计分类中，正确分类是建立在获
样本在迭代过程中具有不同作用，此减少噪声以的影响。验证明对后验概率的这种限制能够更实
得足够的样本数据的基础上的 … 。以，目标所小像点因为控制点不足，常都不能正确分类，通因而把它们作为分类噪声。分类过程中由于这些噪声的影响，很可能会降低其他像点的分类结果。
设论域为样本的集合，Ｕ：，在这个论即且
和初始参数０，）估计隐含数据，立完整数据建
集｛：。后通过最大化数据集的对数似然函数，｝然
域上定义个模糊集合，别对应样本集合的分
计算给定假设下完全数据分布的期望；一步骤
ｐｘｅ（ｌ）＝∑丌（ｌ，）
—
（）１
ｌ
仃称为混合参数，０１，ｒ＝且仃 ∈（， ∑７）
１此时，＝［１，７；１２… ，为参。仃， …，，，ｒ２ｒ
数向量，（Ｗ，）为分量密度。于高斯混合ｐｘｌ对
用来寻找使期望达到最大的假设。给定适当的初始假设后，噪声样本和正常样本同等的参与迭代
过程，这无疑会对参数估计的精度和收敛速度带来负面影响。了解决这个问题，文在Ｅ算法为本Ｍ的迭代过程中引入了模糊理论的知识，出了提Ｅ算法的模糊化策略，用模糊集合来表示每Ｍ使

基于高斯模型的EM算法在图像分割中的应用

基于高斯模型的EM算法在图像分割中的应用图像分割是指把图像中不同部分分开的过程，也是计算机视觉和图像处理领域中一个重要的研究方向。

而基于高斯模型的EM算法在图像分割中得到广泛应用，本文就此话题进行探讨。

一、EM算法基础EM算法(Expectation-Maximization Algorithm)，期望最大化算法，是一种基于迭代的数值优化算法，广泛应用于机器学习、计算机视觉以及统计学等领域。

其主要思想是通过未观测变量的期望来解决模型参数的估计问题。

EM算法分为两个步骤：E步，计算未观测变量的期望；M步，最大化似然函数，得到模型的最优参数。

这两个步骤不断迭代，直至收敛为止。

二、高斯混合模型高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)是指由多个高斯分布组成的混合模型。

它可以被广泛应用于图像分割和特征提取等领域中。

在GMM中，每个高斯分布对应于图像中的一个特定区域，从而完成图像分割的任务。

对于一个像素点，其可能属于GMM中的任意一个高斯分布，每个高斯分布都有一个权重参数，表示该高斯分布在混合模型中的占比。

因此，对于每个像素点，我们需要估计这些高斯分布的均值、方差和权重。

三、基于高斯模型的EM算法在图像分割中的应用基于高斯模型的EM算法可以被广泛应用于图像分割中。

在图像分割过程中，首先需要确定高斯混合模型的数量，即选择需要的高斯分布数量。

然后，以图像像素为基础，进行模型初始化，计算像素点和每个高斯分布之间的期望，并采用EM算法优化模型参数。

EM算法迭代过程中，通过计算高斯分布的权重和均值，得到每个像素点属于哪个高斯分布的概率。

这样，对于一个像素点，我们可以知道它属于哪个区域。

通过这种方式，可以完成对图像的自动分割。

四、总结本文介绍了基于高斯模型的EM算法在图像分割中的应用。

通过EM算法优化高斯混合模型的参数，可以实现自动分割图像的任务。

但是，在实际应用中，图像分割还面临着很多挑战，如图像噪声、复杂背景等问题。

分块压缩感知改进算法在图像重构中的应用研究

分块压缩感知改进算法在图像重构中的应用研究随着信息时代数据信息呈爆炸式增长,依靠传统采样定理对数据采样缺点越加明显,在此背景下,基于数据稀疏性提出压缩感知(Compressed Sensing,CS)采样定理得到了迅速发展,该定理将数据采样和压缩结合在一起,只采集包含信号本质部分信息,突破了奈奎斯特定理的局限性,因其独特优势在信号处理、无线通信等领域得到了广泛的研究。

在CS理论基础上,处理自然二维图像时,传统方法通常是对整幅图像进行采样,缺点是需要大维度观测矩阵才能对图像进行观测,不利于计算和存储。

在此情况下,块稀疏信号及图像分块压缩感知技术成为了当前研究的热门,分块压缩感知技术可以快速对大维度信号完成采样和重构。

本文主要是针对分块图像压缩感知问题进行深入学习研究并提出改进,主要研究工作如下:首先,本文对现有分块压缩感知稀疏表示方法进行研究,分析这类算法的优势和不足,针对这类算法在对分块图像进行压缩感知采样重建信号会出明显块效应的缺点,在现有新K-均值序列推广算法的基础上提出了改进K-均值序列推广算法,该算法在原有算法基础上通过双准则优化最小二乘算法对稀疏系数矩阵再次迭代更新,降低分块图像信号稀疏表示误差。

实验结果表明改进K-均值序列推广算法可以获得更高的重构成功率,同时消除了重构图像块效应问题,降低了图像重构误差,提升了重构图像质量和视觉效果。

其次,本文研究了现阶段压缩感知采样定理观测矩阵和重建算法,重点分析了贪婪重建算法的优缺点,针对该类算法需要预先设定信号稀疏度的缺点,提出了稀疏度自适应估计算法,同时针对压缩采样匹配追踪算法支撑集选择和剔除原子标准进行改进,提出了稀疏度步长自适应压缩采样匹配追踪算法,改进算法以估计稀疏度为步长选择加入支撑集原子,同时以最大相关性值的一半为阈值剔除算法支撑集中多余原子。

实验结果表明,在相同稀疏度标准下改进算法具有更优重构成功率,更低的图像重建误差,具有更高的图像重构质量和视觉效果。

二维EMD方法及其在图像处理中的应用研究的开题报告

二维EMD方法及其在图像处理中的应用研究的开题报告1. 研究背景和目的随着科学技术的发展，图像处理技术越来越被广泛应用，尤其是在医疗、航空及军事等领域。

在图像处理中，信号分解是一个关键的问题，而本研究将重点探讨二维EMD方法在图像处理中的应用。

2. 研究内容本研究将主要研究二维EMD方法及其在图像处理中的应用，具体包括以下研究内容：- 对二维EMD方法进行分析和研究- 将二维EMD方法应用于图像处理中，分离出图像中的高频和低频分量- 对比二维EMD方法与其他分解方法的效果，在实验中验证二维EMD方法的有效性3. 研究方法本研究将采用以下方法完成研究：- 文献综述：对二维EMD方法及其在图像处理中的应用现状进行调研和分析- 理论分析：对二维EMD方法进行深入分析，并探究其在图像处理中的可能应用- 编程实现：使用Matlab等相关工具，编写程序将二维EMD方法运用到图像处理中- 实验验证：从实验角度对二维EMD方法的优势和不足进行评估分析4. 研究意义本研究将深入探究二维EMD方法在图像处理中的应用，提高图像分解技术的准确性和效率，为图像处理技术的发展做出贡献。

5. 预期结果本研究预计在以下方面获得研究成果：- 深入探究二维EMD方法的实现原理及其在图像处理中的应用价值- 获得二维EMD方法在图像处理中的实验结果，验证二维EMD方法的优势和不足- 提供一种可行的图像处理方案，较好的实现图像中的分解处理6. 研究进度本研究的研究进度如下：- 第一季度：对二维EMD方法进行理论分析和编程实现- 第二季度：对二维EMD方法应用于图像处理中进行实验验证- 第三季度：对比二维EMD方法与其他方法在图像处理中的效果，并进行数据分析和总结- 第四季度：完成论文写作及答辩准备7. 参考文献[1] Huang, N. E., Shen, Z., Long, S. R., et al. (1998). The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis. Proceedings of the Royal Society of London A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 454(1971), 903-995.[2] 王姗姗. 基于希尔伯特–黄变换的图像分解研究[D]. 北京科技大学, 2008.[3] Kulkarni, S. R., & Dubey, S. R. (2016). Image analysis using two dimensional empirical mode decomposition. Procedia Computer Science, 79, 438-445.。

改进的EM算法在分块灰度图像二值化中的应用

改进的EM算法在分块灰度图像二值化中的应用王红霞;程艳芬【摘要】Image binarization is an important preprocess step for a document processing system which is used to remove redundant information from a color or gray scale document. In this paper, we implemented an advanced block image binarization method based on the EM algorithm to binarize documents with uneven lighting. It can solve the problem that a fixed threshold will not effectively distinguish the backgrounds from the text. In this research we applied two techniques to effectively solve this problem: 1) We cut the gray sale image into small blocks, and 2) to each block, we use the advanced EM algorithm to cluster the background and text pixels into two groups, therefore, the background and text pixels can be easily separated within each block. The binarized clean image can be used further for feature extraction and other high level process.%识别扫描得到的文本图像首先要进行二值化处理,以去掉冗余的信息.针对二值化过程中采取固定阈值会导致图像的背景和文本不能得到有效区分的问题,提出改进的分块EM算法,并应用在文本图像的二值化过程中,有效地分离了图像中的文本和背景信息,使识别的后续阶段提取的特征能够更好地代表要识别的模式.【期刊名称】《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》【年(卷),期】2011(035)004【总页数】4页(P735-738)【关键词】模式识别;OCR;图像二值化;EM算法;分块图像【作者】王红霞;程艳芬【作者单位】武汉理工大学计算机学院武汉 430063;武汉理工大学计算机学院武汉 430063【正文语种】中文【中图分类】TP391.410 引言文本图像的识别是模式识别领域的一个重要应用分支，而在整个OCR（optical character recognition）领域中，最为困难的就是脱机自由手写字符的识别.一幅通过扫描得到的手写体文本图像，无论是彩色图像还是灰度图像，各像素因为颜色深浅不一，于是在取值范围内会取不同的值.例如一个彩色图像中某个像素（R，G，B），其R，G，B 的取值范围均在（0，255）之间，这种情况给文本图像的处理带来了很大的困难.因为文本图像的处理只需要知道哪是文字，哪是背景，以及文字是什么，不需要知道它们对应像素点颜色上的差异.只有通过对这种文本图像实施二值化后，系统根据像素的灰度值相应地处理成黑、白两种颜色，图像中各像素点的值由0～255灰度值转化为0，1两个值中的一个，图像信息于是由灰度转化为黑白，其信息量大大减少，从而使得文本的特征更集中，便于图像处理［1］.本文以脱机手写体阿拉伯字符的识别研究为背景，将改进后的EM算法应用在分块的脱机阿拉伯手写体文本图像识别的预处理过程中，实验结果表明效果良好.1 手写体文本图像的二值化预处理是文字识别的第一步，在实际识别系统中是一个很重要的阶段，该阶段与特征抽取阶段也是紧密相连的.良好的预处理可以有效地保持图像信息，二值化后的文本图像内仅含黑、白二色的信息，在它们之间不存在其他的灰度变化，从而更清楚地反映文本图像中字符的本质特征，使得后续阶段提取的特征能够更好的代表要识别的模式［2］.由于脱机手写体文本图像的识别只需要处理图像中的字型信息，对颜色等信息不作处理，所以对扫描得到的文本图像要进行二值化（Binarization）处理，以去掉冗余的信息.和灰度化相似，图像的二值化也有很多成熟的技术，但却没有一种方法能对任何目标对象都普遍适用，必须根据具体的处理对象而定.二值化的方法根据其运算的范围不同，可分为全局阈值法和局部比较法.全局阈值法根据文本图像的直方图或灰度的空间分布确定一阈值，并根据此阈值实现灰度文本图像到二值化文本图像的转化.全局的阈值选取是根据整幅图像确定一个阈值，对输入图像的量化噪声或不均匀光照等情况抵抗能力差，应用受到极大的限制.局部阈值选取方法是将图像划分为若干子图像，根据每个子图像确定相应的阈值，这种方法通过定义考察点的邻域，并由邻域计算模板来实现考察点灰度与邻域的比较，较全局方法有更广泛的应用.其中比较典型的方法有Kamel－Zhao算法和Ber nsen算法.但局部比较法也存在缺点和问题，如实现伪影（ghost）等现象（即在背景区域受噪声干扰得到笔划结果）.全局阈值选取方法对噪音比较敏感，因此应用中一般采用局部阈值选取方法.但是这二者并无本质的不同［3］.设文本图像中像素点（x，y）的灰度值为f （x，y），f（x，y）的取值范围是0～255，阈值采用下式确定λ＝（f（x，y）max＋f（x，y）min）／3，且使其中为表达方便，255的值一般用“1”值表示［4］.从式（1）可以看出，上述确定阈值方法一个明显的弊端是，单纯地以2个点的灰度值：f （x，y）max，f （x，y）min作为代表来求整个图像的阈值过于片面，于是提出将期望值最大法（expectation－maxi mization，EM）算法［5－6］的思想用在灰度图像的二值化中，可以有效地避免这种以偏概全导致的误差.2 用改进的EM算法实现分块灰度图像的二值化文本图像二值化的关键是要找到合适的阈值T来区分目标和背景.阈值判定法利用了图像中所要提取的目标物（即前景）与其背景在灰度特性上的差异，把图像视为具有不同灰度级的两个区域的组合，通过选取阈值，将目标区域从背景中分离出来.所以阈值T的选择是关键，选得好，可以很好地将图像中的文字和背景分离开；选的不好，可能会造成待识别文字信息的丢失，导致误识率增高.如图1所示，其中图a）显示的是一幅待识别的阿拉伯手写体文本图像，图b）是图像中一个块的直方图，从直方图可以看出，图像的前景（即文本）和背景的像素点形成了2个类，Background Peak和Text Peak分别是背景和目标的"峰"，t h 是这2个类的“谷”.由此，灰度图像二值化对EM算法来说就是一种比较特殊的情形，那就是类的数目2是已知的：代表背景的类（用0表示）和代表目标的类（用1表示）.图1 文本图像二值化其具体算法如下.1）数据准备对于一个宽为W，高为H的文本图像I（x，y），0＜x＜W，0＜y ＜H，用一维数组D［W×H］来表示，并且0≤D［i］＜255，0＜i＜W×H.2）初始化给两个类的期望赋初值为E［1］，E［2］.可以随机赋值，但是初值的好坏对收不收敛以及收敛的速度都有很大的影响.初始值的选取也会影响算法的稳定性，如果初始值选取的比较好，算法相对稳定.于是设D min，D max和D ave 分别是数组D的最小值、最大值和平均值，并且取3）对数组D 中的每个元素D［i］计算和E［1］，E［2］的距离为其中：k＝1，2；和E［1］，E［2］哪个值近就归为哪一类，由此得到两个一维数组D 1，D 2，同时统计出D 1，D 2 2数组的大小L 1，L 2.4）ε＝｜Error［1］－Error［0］｜，若ε符合精度要求，转第6步，否则Error ［0］＝Err or［1］.5）重新计算类0和类1的期望E［1］，E［2］：释放数组D 1，D 2，转第三步（俗称重新洗牌）.6）如此图像中的所有像素点分到D 1，D 2两类中，然后将D 1中像素点的灰度值全都置为0，D 2中像素点的灰度值全都置为1.这样就实现了图像的二值化.3 实验结果图2为文本灰度图像，图3是其直方图，可以看出直方图处于整个灰度值的低端范围，这说明图像整体偏暗.先用文中式（1）所描述的方法，得到阈值th＝（0＋122）／3≈40.7，二值化的结果如图4所示，可以看出效果不是很好，图像周围应是白色的地方被二值化到黑色.以图2中圈出来的像素点（591，36）为例，从图中看出该点应归为“背景”类，也就是白色，现在已知它的灰度值28，按照上面计算出来的阈值40.7来划分，该点的灰度值小于40.7，被划分到“目标”类中，于是变成了黑色.这是因为整个图像光线不均匀，导致中间偏亮，四周偏暗，由此可以得出，一个全局的固定阈值不适用于二值化类似图2这样的整张图像.图2 一幅待识别的灰度图像图3 直方图如果使用上面阐述的分块EM算法，对图像每块中的阈值动态聚类，就能有效地解决这个问题.还是针对图2中的文本灰度图像，对输入的该图像I，先分块，在每块上使用改进后的EM算法，经过几次循环，反复修正E［1］，E［2］，将图像I中所有像素正确聚类到黑、白二个类，二值化结果如图5所示，这个结果显然好得多.图4 采用式1确定阈值二值化的结果图5 EM算法二值化的结果4 结束语手写体的文本识别一直是一个非常活跃的研究领域文中采用改进的EM算法对分块的阿拉伯手写体文本图像进行了二值化处理，实验效果良好，但是在实际应用中，对文本图像分块上不能一概而论.例如，若扫描过程中由于光线分布不均得特别厉害，则分块数势必要增加才能很好地将背景和文本分离，但是增加图像分块的同时也加大了计算量，降低了识别系统的效率，这二者之间的平衡还需要通过实验来获得一个较佳的终值.参考文献［1］章毓晋.图像处理和分析［M］.北京：清华大学出版社，2001.［2］Lorigo L M，Govindaraju V.Offline arabic hand writing recognition：a survey，pattern analysis and machine intelligence［J］.IEEE Transactions，2006，28（5）：712－724.［3］庄军，李弼程，陈刚.一种有效的文本图像二值化方法［J］.微计算机信息，2005，21（8）：56－57.［4］杨玲.脱机手写体汉字识别研究［D］.成都：西华大学数学与计算机学院，2008.［5］Al－Shaher A A，Hancock E R.Learning mixtures of point distribution models with the EM algorith m.pattern recognition［J］.Pattern Recognition，2003，（36）：2805－2818.［6］Xu L，Jordan M I.On conver gence properties of the em algorithm for Gaussian mixtures.Neural Computation［J］.Neural Co mputation，1996（8）：129－151.。

数字图像灰度图像二值化实验报告matlab实现

数字图像处理实验报告实验二灰度图像的二值化处理学号姓名日期实验二灰度图像的二值化处理一、实验目的图像二值化是数字图像处理技术中的一项基本技术，二值化图像的显示与打印十分方便，存储与传输也非常容易，在目标识别、图像分析、文本增强、字符识别等领域得到广泛应用。

图像二值化是将灰度图像转化为只有黑白两类像素的图像，大多采用阈值化算法处理。

在不同的应用中，阈值的选取决定着图像特征信息的保留。

因此，图像二值化技术的关键在于如何选取阈值。

二、实验内容1、编程绘制数字图像的直方图。

2、灰度图像二值化处理。

三、实验要求1、自己选择灰度图像。

2、选择多种阈值分割算法，并比较和分析图像二值化处理的结果。

3、使用VC++编程序。

四、设计思想（阈值选取算法）灰度图像是指只含亮度信息，不含色彩信息的图像,将彩色图像转化成为灰度图像的过程称为图像的灰度化处理。

图像的二值化处理就是将图像上的点的灰度置为0或255，也就是使整个图像呈现出明显的黑白效果。

即将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。

阀值分割选取算法有:典型的全局阀值算法的Otsu 算法、局部阀值方法中的Bersen算法、灰度拉伸法、直方图方法等等。

1.Otsu算法的设计思想：设阀值将图像分割成两组，一组灰度对应目标，另一组灰度对应背景，则这两组灰度值的类内方差最小，两组的类间方差最大。

对图像设阈值将图像分割成两组，一组灰度对应目标，另一组灰度对应背景，则这两组灰度值的类内方差最小，两组的类间方差最大。

2.Bersen算法的设计思想：把灰度阈值选取为随像素位置变化而变化的函数，它是一种动态选择阈值的自适应方法。

3.灰度拉伸算法设计思想：灰度拉伸又叫对比度拉伸，它是最基本的一种灰度变换，使用的是最简单的分段线性变换函数，它的主要思想是提高图像处理时灰度级的动态范围。

4.直方图算法的设计思想：把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。

浅谈遥感图像最大似然分类方法的 EM 改进算法

浅谈遥感图像最大似然分类方法的 EM 改进算法摘要：参数化密度分布模型作用下的最大似然方法以及EM算法常被应用到遥感图像分类中，由于受到遥感信息统计分布影响，要在改进EM算法的基础上科学运用遥感图像分类方法。

因此，本文从不同角度入手探讨了遥感图像最大似然分类方法的EM改进算法，在优势作用发挥基础上进行合理化计算以及分类，提高遥感图像分类效率以及质量。

关键词：浅谈遥感图像最大似然分类方法 EM改进算法和神经网络等非参数法，参数化密度分布模型作用下的最大似然分类方法更具优势，在遥感图像分类中起到关键性作用。

与此同时，随机性、复杂化、离散等是遥感信息统计分布中呈现的主要特征[1]，直接影响遥感图像分类的精准性，要在应用遥感图像最大似然分类方法过程中针对实际情况，对EM算法进行科学化改进，解决遥感图像分类问题，促使遥感图像分类更加精准，提高各类遥感图像的应用价值。

一、基于遥感图像最大似然分类方法的EM改进算法MLC是参数化密度分布模型作用下最大似然方法的英文简称，经应用到遥感图像监督以及分类中，优势作用体现在多个层面，可以利用密度分布函数解释遥感图像的分类结果，在确定参数的基础上MLC计算简单化等，但遥感图像信息分布复杂、离散且不具有规律性，MLC在应用中存在一定的缺陷，会让分类之后的遥感图像不符合地区实际情况。

在此过程中，EM算法就是在不完整的信息数据中找寻局部的极大似然估计，常被应用到估计混合密度模型参数中，包括提取空间特征、挖掘空间数据、融合多源数据等层面[2]。

EM算法实际上就是迭代算法，在处理完整数据的基础上有效解决不完整数据应用中呈现的问题，合理改进EM算法的同时将EM-MLC这一方法巧妙应用到遥感图像分类中。

在应用EM-MLC方法过程中，针对实地调查中获取的相关经验，结合土地利用图、目视解译方法，选取有着类别标号的遥感图像，在控制好图像数量的基础上形成对应的样本数据集，根据遥感图像中地物覆盖、分布的难易程度选取没有标号的样本数据，也可以随机选取，形成对应的补充样本数据集，设置不同密度分布作用下需要估计的参数，类别不同的均值向量、比例等都包括其中，通常借助有着标号的样本数据集，明确不同参数初始值。

EM算法的改进及其在行为识别中的应用

EM算法的改进及其在行为识别中的应用
赵桂儒;李卫东;刘典婷;吴敏;崔满丰
【期刊名称】《电视技术》
【年(卷),期】2014(38)13
【摘要】EM算法是求解GMM参数的传统算法,当样本数据规模比较大、GMM 高斯成分数量比较高时,EM算法需要很长的时间才能收敛.提出了一种改进的EM 算法,通过设置适当的参数,利用改进后的EM算法求解GMM参数,相比原EM算法在运行速度上有了很大的提高;进一步,结合GMM超向量以及SVM分类器,将改进后的EM算法应用到对KTH人体行为数据库的识别中,相比原EM算法识别准确率只受到了很小的影响.
【总页数】4页(P196-199)
【作者】赵桂儒;李卫东;刘典婷;吴敏;崔满丰
【作者单位】中国地震台网中心,北京100045;中国地震台网中心,北京100045;迈阿密大学,美国佛罗里达州33146;中国地震台网中心,北京100045;中国地震台网中心,北京100045
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.改进的EM算法在说话人识别中的应用 [J], 彭培福;李树有;姬永刚;李鹏
2.改进的EM算法在分块灰度图像二值化中的应用 [J], 王红霞;程艳芬
3.改进EM算法在限流措施优化配置中的应用 [J], 雷晴;周步祥;林楠;叶宗斌;孔祥聪
4.改进EM算法在图像检索中的应用 [J], 陈文兵;徐钦;陈允杰;成海燕
5.改进的EM算法及其在防洪决策中应用 [J], 王秀坤;张少中;杨南海
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EM算法及其应用场景分析

EM算法及其应用场景分析统计学和机器学习是现代科学中经常使用的工具，其中一种极为重要的算法就是EM算法 (Expectation Maximization algorithm)。

EM算法是用于求解潜在变量模型 (latent variable models) 参数的一种优化算法。

在机器学习中，EM算法经常用来处理缺失数据、分类和聚类等问题。

本文将就EM算法的原理、优缺点及其在现实生活中的应用场景做一简要分析。

一. EM算法原理EM算法来源于Carl-Gustav im Hedenmalm的工作和Arthur Dempster和他的同事们在Bernoulli分布和混合高斯分布中的工作。

它是一种迭代算法，可以用于无监督学习中缺失数据的处理和参数估计。

EM算法的基本思想是通过迭代交替进行两步操作：期望步骤(E Step) 和最大值步骤(M Step)。

期望步骤(E Step) 将不完整数据集的观测数据用概率进行填充，在E Step中对不完整观测数据的缺失进行估计，同时保留完整数据的概率信息。

在期望步骤中，我们要求解出完整数据的分布函数f(x,z|θ)，其中x是观测变量，z是隐变量，θ为参数。

然后，用该分布函数求取隐变量z的期望值。

这个期望值就是E Step的名称来源。

最大值步骤(M Step) 在E Step之后，使用已知的期望值进行最优参数的估计。

M Step是将完整数据的对数似然函数加权求和最大化，其中权重即为E Step中计算出的对数似然函数的概率。

在M Step中，每个参数的更新都可以用特定的公式表示，使得最终收敛时每个参数都会取到更加可能的值。

M Step代表着参数的最优化过程，从而得到最终的结果。

EM算法收敛的充分条件是对数似然函数的增加量小于设定的阈值时停止。

如果模型是凸的，就可以证明EM算法收敛于全局最优解。

二. EM算法的优缺点EM算法的优点是：它是一种强大的方法，可以处理含有缺失值的复杂数据和难以观察的变量，如潜在变量、隐藏变量的模型。

基于改进EM算法的高斯混合模型图像聚类方法

基于改进EM算法的高斯混合模型图像聚类方法
陶叶辉;赵寿为
【期刊名称】《软件导刊》
【年(卷),期】2022(21)12
【摘要】针对现有高斯混合模型对初始值敏感并容易陷入局部最优值的情况,提出一种基于改进EM算法的高斯混合模型图像聚类方法。

该方法首先使用惯性权重先增后减的粒子群完成高斯混合模型参数初始化;然后引入近似骨架理论对EM算法进行改进优化,求解出高斯混合模型的最终参数;最后在图像聚类应用中进行仿真实验。

基于改进EM算法的高斯混合模型图像聚类方法,结构相似度相较于标准EM算法、RSEM算法和PSOEM算法分别提升6.31%、4.20%和1.38%;余弦距离值相较于标准EM算法、RSEM算法和PSOEM算法分别提升4.12%、2.69%和0.94%。

实验结果表明,该方法能够有效提升局部像素区域的聚类效果,获得聚类边界更加清晰的输出图像。

【总页数】5页(P182-186)
【作者】陶叶辉;赵寿为
【作者单位】上海工程技术大学数理与统计学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP181
【相关文献】
1.基于改进模糊C均值聚类的心脏图像分割方法
2.一种基于自适应超像素的改进谱聚类图像分割方法
3.基于边缘保持滤波和改进核模糊聚类的脑肿瘤图像分割方法
4.基于边缘保持滤波和改进核模糊聚类的脑肿瘤图像分割方法
5.基于改进RHT 及均值漂移聚类方法的双孢菇图像目标提取研究
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基于EM算法的SAI图像插值改进技术

基于EM算法的SAI图像插值改进技术侯翠翠;干宗良【期刊名称】《山西电子技术》【年(卷),期】2011(000)006【摘要】提出了一种基于期望最大（Expectation Maximization，EM）算法对自适应二维自回归建模与软判决估计联合插值（SAI）算法进行改进的算法，它将插入像素的估计值反馈回分段二维自回归模型（PAR）参数的估计过程中，修正估计出的模型参数。

实验结果显示：该算法能产生良好的视觉效果及较高的峰值信噪比（PSNR）。

%A novel algorithm based on expectation maximization （EM） is proposed for improving the image interpolation by adaptive 2-D autoregressive modeling and soft decision estimation （SAI） algorithm. To revise the estimated model parameters, the interpo- lated pixels are back to estimation process of the PAR model parameters. The experimental results show that the proposed algorithm can obtain better visual effect and higher peak signal noise ratio （PSNR）.【总页数】4页(P8-10,16)【作者】侯翠翠;干宗良【作者单位】南京邮电大学通信与信息工程学院,江苏南京210003;南京邮电大学通信与信息工程学院,江苏南京210003【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.一种基于EM算法的图像分割改进技术 [J], 吴建国;彭源2.基于Sai-GA-SVR的我国IPO制度与新股市场特征研究 [J], 方匡南;何纯;王郁3.基于 AVL-FIRE 的 SAI 发动机缸内流场仿真 [J], 刘得雄;李云伍;刘志鹏;赵华慧;韩煜杰;陈浩4.基于LabVIEW+EON的航空SAI虚拟仿真实践平台设计 [J], 张迪;杨涛;张博5.一种基于EM算法的图像分割改进技术 [J], 吴建国;彭源因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

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