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新的声纳图像自动分割方法
引用本文:叶秀芬,王兴梅,张哲会,方超.新的声纳图像自动分割方法[J].计算机工程与应用,2009,45(2):168-172.
作者姓名:叶秀芬  王兴梅  张哲会  方超
作者单位:哈尔滨工程大学,自动化学院,哈尔滨,150001
基金项目:国家高技术研究发展计划(863计划) 
摘    要:对水下声纳图像进行目标分割是非常复杂的,它不仅取决于被分割的不同目标,还与海底混响噪声、背景区域有着紧密的联系。通过分析声纳图像的特点,提出了一种新的声纳图像自动分割方法,即利用一种快速的模糊C均值聚类方法来完成初始分割,然后利用初始分割结果对马尔可夫模型的初始参数进行估计,最后,根据马尔可夫理论进行迭代条件估计,得到精确的图像分割结果。最后利用实测数据,验证了此种算法的可行性和有效性。

关 键 词:马尔可夫随机场  声纳图像  分割
收稿时间:2008-7-1
修稿时间:2008-9-4  

Novel automatic segmentation algorithm for sonar imagery
YE Xiu-fen,WANG Xing-mei,ZHANG Zhe-hui,FANG Chao.Novel automatic segmentation algorithm for sonar imagery[J].Computer Engineering and Applications,2009,45(2):168-172.
Authors:YE Xiu-fen  WANG Xing-mei  ZHANG Zhe-hui  FANG Chao
Affiliation:YE Xiu-fen,WANG Xing-mei,ZHANG Zhe-hui,FANG Chao College of Automation,Harbin Engineering University,Harbin 150001,China
Abstract:Segmentation of underwater objects using sonar imagery is complicated by the variability of objects,noises,and back-ground.Through analyzing the features of sonar imagery,a kind of new automatic segmentation algorithm for sonar imagery is pro-posed.A fast fuzzy C-mean clustering algorithm is adopted to complete initial segmentation.Then according to the initial segmenta-tion results,the initial parameters of the Markov random field models are estimated.Lastly,iterative conditional estimation based on the Ma...
Keywords:Markov random field  sonar imagery  segmentation
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