Я хочу реализовать статью под названием «Сегментация изображения с использованием спектральной кластеризации моделей гауссовой смеси», алгоритм определен в статье следующим образом:
Ввод: входное изображение и требуемое числосегментов изображения, функция расстояния ||,||, критерий завершения.
Вывод: сегментация изображения.
Извлечение элементов цвета и положения из входного изображения.
Выполните алгоритм EM-IRC для получения параметров GMM, используя уравнения (3) - (6).Число компонентов GMM генерируется уравнением порогового значения (10).
Рассмотрим параметры GMM как особенности спектральной кластеризации.Получите матрицу подобия компонентов R через дивергенцию KL, используя уравнение (13).
Примите алгоритм Флойда в уравнении (16), чтобы изменить исходную матрицу сходства R в улучшеннуюматрица подобия Ropt.
Построить матрицу Лапласа в соответствии с уравнением (8).Разложите матрицу Лапласа, чтобы получить спектральные характеристики.
Как правило, собственные векторы, соответствующие вторым минимальным собственным значениям и третьим минимальным собственным значениям, выбираются как спектральные особенности.Спектральные особенности кластера с использованием алгоритма FCM для получения результатов объединения.
Реклассификация пикселей изображения с использованием объединенных компонентов для окончательной сегментации изображения.
Я хочу запустить алгоритм EM, используя пакет mclust, чтобы получить параметры GMM, но проблема в том, что я не знал, как выполнить его на цветных изображениях.
Спасибо за вашу помощь.