基于多区域最优选择策略的声呐图像目标检测

为了解决侧扫声呐图像目标检测受噪声和阴影区域影响，难以准确检测目标的问题，提出一种谱聚类结合熵权法的多区域最优选择策略的目标检测方法。根据先验知识提前设定谱聚类的聚类数，将声呐图像的像素聚类为多个不同的区域；提取每个区域具有的平移、旋转和缩放的不变性特征，用于构建多区域的特征准则矩阵；利用熵权法对该特征准则矩阵计算各特征的权重以及每个区域的综合加权分数，即可得到最终的目标区域。实验结果表明，所提方法不仅能够有效地克服侧扫声呐图像中的噪声和阴影区域带来的不利影响，还可以在图像聚类后的多个区域中实现最优目标区域的选择，验证了所提方法的可行性和有效性。