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我正在寻找使用 GMM（高斯混合模型）对嘈杂的医学图像（灰度）进行分割的功能。

我在 MATLAB 中发现：

gm = gmdistribution(mu,sigma)
idx = cluster(gm,X)

给定X，我的灰度图像。

你会如何定义mu和sigma？它们应该是什么尺寸？你将如何初始化它们？

我尝试了以下方法（给定尺寸（576x720）的图像）：

mu = rand(5,size(X,2));
sigma = ones(720,720);
gm = gmdistribution(mu,sigma);
idx = cluster(gm,X);

但我收到一个错误：

wdensity使用（第 29 行）
创建的病态协方差时出错。

gmdistribution/中的错误cluster（第 59 行）
log_lh=wdensity(X,obj.mu, obj.Sigma, obj.PComponents, obj.SharedCov, CovType);

我对 GMM 的工作原理（即软聚类）有一个基本概念，但我希望得到更高级人员的帮助，以了解我在这里所做的事情。

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错误的功能。您正在寻找fitgmdist(X,k)，在其中输入您对要分割为k的对象数量的估计。然后程序将尝试使用 EM 算法计算 mu 和 sigma。

创建病态协方差 - 警告是典型的，如果您的数据嘈杂，您会看到很多。我建议正则化，通过调整“RegularizationValue”-参数，可能对协方差结构设置约束和/或过滤噪声图像。使用BM3D（用于 2D 图像）和BM4D -filters（用于 3D 图像）时，我总是有很好的结果。

如果您有任何具体问题，我很乐意为您提供帮助，但您也必须为此做足功课。图像处理很困难，在基本的东西开始可靠工作之前，你需要处理一堆移动部件。

于 2019-01-15T12:57:42.307 回答