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基于贝叶斯决策的Nemo鱼像素点分类 An naive implementation of Bayes classifier and its application on image segmentation task

Primary LanguageJupyter Notebook

bayes-classifier-on-image-segmentation

说明

  1. 309.bmp是需要分割的图像，只要求对鱼的部分进行分割
  2. array_sample.mat是用于训练的matlab格式的样本数据，其中每一行代表一个样本信息，第1列为其灰度值，第2-4列分别对应r,g,b颜色值，最后一列代表label信息，其中1代表属于第一类，-1代表属于第二类
  3. Mask.mat为一个二值图像，通过源图像与该图像的点乘运算即可得到需要分割的目标，即nemo鱼的部分。

思路

  • 采用基于参数的概率密度函数估计方法（最大似然估计），假设已知模型服从正态分布
  • 根据样本数据集计算两类先验概率
  • 根据样本数据集计算两类像素点的均值和方差/协方差矩阵，得到两类像素的pdf
  • 利用贝叶斯决策，遍历mask内的每个像素点并进行分类、可视化

运行

  • python color_para_based.py 实现彩色图像分割（效果较差）

  • python color_para_based.py 实现灰度图像分割（效果较好）