| Contourlet域下基于多尺度特征的声呐图像分割 |
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| 引用本文： | 李鹏,陈嘉琦,马味敏,叶方跃.Contourlet域下基于多尺度特征的声呐图像分割[J].计算机工程,2019,45(9):253-259. |
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| 作者姓名： | 李鹏 陈嘉琦 马味敏 叶方跃 |
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| 作者单位： | 南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室,南京210044;南京信息工程大学江苏省气象传感网络技术工程中心,南京210044;南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室,南京210044;南京信息工程大学江苏省气象传感网络技术工程中心,南京210044;南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室,南京210044;南京信息工程大学江苏省气象传感网络技术工程中心,南京210044;南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室,南京210044;南京信息工程大学江苏省气象传感网络技术工程中心,南京210044 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;江苏省重点研发计划(社会发展)项目;江苏省"六大人才高峰"高层次人才项目(第十一批) |
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| 摘 要： | 水下环境复杂多变,导致声呐技术成像后的图像质量差,影响目标识别。为此,提出一种基于Contourlet域下多尺度高斯马尔可夫随机场(GMRF)模型的水平集声呐图像分割算法。采用Contourlet变换及逆变换获取声呐图像各尺度层下的纹理特征,通过GMRF对各层纹理特征建模,以描述局部结构空间信息并降低对噪声的敏感度。根据各层纹理特征模型,对声呐图像进行由粗到细尺度的水平集分割以得到分割结果。实验结果表明,该算法在不同声呐图像中的分割准确度超过90%,优于Otsu算法,且具有较低的复杂度和较强的鲁棒性。
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| 关 键 词： | Contourlet变换 高斯马尔科夫随机场模型 水平集 声呐图像分割 纹理特征 |
Sonar Image Segmentation Based on Multiscale Features in Contourlet Domain |
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