10.3321/j.issn:0253-4193.2006.04.006
基于MRF场的侧扫声呐图像分割方法
为了利用侧扫声呐进行水下目标自动探测和识别,首先必须将声呐图像分为目标高亮区、海底混响区和目标阴影区.由于声呐图像有强背景噪声,传统的图像分割方法显得无能为力,故采用基于MRF场的图像分割方法来准确地分割.根据侧扫声呐目标的成像特点,建立了分割的约束条件;利用阴影与目标的灰度均值比很小这一特点进行初始分割,然后根据分割后目标与阴影的宽度差来剔除虚假目标,由初始分割的结果求得MRF模型初始参数,再采用迭代条件估计得到最终的模型参数和准确的分割结果.由于考虑了相邻像素间的依赖关系,具有抗噪性强、分割效果好的优点,从理论上说是合理的.实测数据分析也证明了这种算法的优越性.
马尔可夫随机场、侧扫声呐、图像、分割
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P229(大地测量学)
中国科学院资助项目40506023;40506017;山东省重点实验室基金SD040212
2006-08-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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