高斯混合模型实现图像分割matlab代码

以下是一个基本的高斯混合模型实现图像分割的MATLAB代码：

%% 读入图像
im = imread('image.jpg');
im = double(im);

%% 初始化参数
num_clusters = 3; % 高斯混合模型中的高斯分布数量
num_iterations = 10; % 迭代次数
alpha = 0.5; % 学习率
min_std_deviation = 1e-3; % 最小标准差

%% 初始化高斯模型参数
[rows, cols, channels] = size(im);
means = rand(num_clusters, channels) * 255; % 随机初始化均值
covariances = repmat(eye(channels), 1, 1, num_clusters); % 初始化协方差矩阵
priors = ones(num_clusters, 1) / num_clusters; % 初始化先验分布

%% 迭代更新高斯模型参数
for iter = 1:num_iterations
    % 计算每个像素点属于每个高斯分布的概率
    probs = zeros(rows, cols, num_clusters);
    for c = 1:num_clusters
        probs(:,:,c) = reshape(mvnpdf(reshape(im, rows*cols, channels), ...
            means(c,:), covariances(:,:,c)), rows, cols);
    end
    % 计算每个像素点的类别
    [~, labels] = max(probs, [], 3);
    
    % 更新高斯模型参数
    for c = 1:num_clusters
        % 计算权重
        priors(c) = sum(labels(:) == c) / (rows*cols);
        % 计算均值
        means(c,:) = sum(sum(bsxfun(@times, im, probs(:,:,c)))) / sum(probs(:,:,c), 'all');
        % 计算协方差矩阵
        diff = bsxfun(@minus, im, means(c,:));
        covariances(:,:,c) = diff' * bsxfun(@times, diff, probs(:,:,c)) / sum(probs(:,:,c), 'all');
        covariances(:,:,c) = max(covariances(:,:,c), min_std_deviation^2 * eye(channels));
    end
    
    % 显示当前迭代结果
    figure(1); clf;
    for c = 1:num_clusters
        subplot(1,num_clusters,c);
        imshow(labels == c);
        title(sprintf('Cluster %d', c));
    end
    drawnow;
end

该代码将图像分成三个类别，并使用高斯混合模型进行建模。在每次迭代中，该代码计算每个像素点属于每个高斯分布的概率，并根据这些概率更新高斯模型的参数。最后，该代码显示了每个类别的分割结果。

请注意，这只是一个基本的实现，可能需要进行一些调整以适应您的特定应用程序。