2014 УДК 621.391 ПРИМЕНЕНИЕ ЕМ-АЛГОРИТМА К ЗАДАЧЕ АВТОМАТИЧЕСКОЙ СЕГМЕНТАЦИИ АНИЗОТРОПНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ И.С. Грузман Новосибирский государственный технический университет Сегментация изображений на основе текстурных признаков играет важную роль в задачах обработки и анализа изображений. <...> Для сегментации анизотропных текстур широко используется градиентный структурный тензор, представляющий собой матрицу вторых моментов производных первого порядка по вертикальному и горизонтальному направлениям двумерной функции яркости. <...> Обычно в алгоритме сегментации на основе градиентного структурного тензора используется нормированная мера когерентности, принимающая значения от 0 до 1. <...> Мера когерентности использует различие собственных значений градиента структурного тензора. <...> Однако применение этой меры когерентности вместо компонент матрицы вторых моментов потенциально ведет к увеличению уровня ошибок сегментации. <...> Для решения проблемы автоматической сегментации анизотропных изображений используется гауссовская аппроксимация совместного распределения компонент градиентного структурного тензора. <...> Оценки параметров гауссовой модели смеси получены с помощью ЕМ-алгоритма, представляющего собой итерационный алгоритм вычисления оценок максимального правдоподобия. <...> EM-алгоритм в значительной степени зависит от начальных условий. <...> Для автоматического выбора начальных условий предлагается использовать метод Оцу. <...> Этот метод выбирает оптимальный порог для разделения анизотропных текстур путем максимизации межклассовой дисперсии. <...> Экспериментальные данные показали, что предложенный алгоритм приводит к значительному улучшению точности сегментации анизотропных изображений на основе градиентного структурного тензора. <...> Ключевые слова: автоматическая сегментация, анизотропные изображения, текстурные признаки, градиентный структурный тензор, ЕМ-алгоритм, гауссовская модель смеси. <...> Достаточно <...>