發(fā)布時(shí)間：2017-08-17 08:00

  本文關(guān)鍵詞：基于復(fù)小波域樹結(jié)構(gòu)化MRF模型的聲納圖像分割

  更多相關(guān)文章： 聲納圖像分割 雙樹復(fù)小波變換(DT-CWT) 樹結(jié)構(gòu)化馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)(TS-MRF) Potts模型

【摘要】：聲納圖像受成像環(huán)境影響對(duì)比度低,特性信息較弱,且圖像分辨率不高,用傳統(tǒng)的分割方法效果較差,為此,構(gòu)建了雙樹復(fù)小波域樹結(jié)構(gòu)化的MRF模型(TS-MRF),提出了基于此模型的聲納圖像分割算法。雙樹復(fù)小波變換(DT-CWT)具有近似平移不變性和良好的方向選擇性,其多分辨率分析能有效地提取聲納圖像的弱特征信息,以便TS-MRF中節(jié)點(diǎn)參數(shù)的描述能準(zhǔn)確地反映樹結(jié)構(gòu)的分布規(guī)律和圖像統(tǒng)計(jì)特性;復(fù)小波域6個(gè)方向高頻子帶相互獨(dú)立,尺度間父子節(jié)點(diǎn)標(biāo)號(hào)具有一階Markov性;尺度內(nèi)構(gòu)建TS-MRF模型,且每一節(jié)點(diǎn)標(biāo)號(hào)依賴于父節(jié)點(diǎn),采用Potts模型對(duì)節(jié)點(diǎn)標(biāo)號(hào)勢(shì)函數(shù)建模,相同標(biāo)號(hào)的觀測(cè)特征用高斯模型建模;最后,用多分辨率遞歸和每一分辨率分類層次樹從頂層向底層的尺度內(nèi)遞歸算法來求解最大后驗(yàn)概率,實(shí)現(xiàn)分類層次樹標(biāo)號(hào),完成聲納圖像分割。實(shí)驗(yàn)結(jié)果從視覺效果和定量分析兩方面驗(yàn)證表明,本文算法能有效地抑制噪聲,較好地提取聲納圖像的弱特征信息,具有較高的分割精度和魯棒性。
【作者單位】： 三峽大學(xué)水電工程智能視覺監(jiān)測(cè)湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;三峽大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 聲納圖像分割 雙樹復(fù)小波變換(DT-CWT) 樹結(jié)構(gòu)化馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)(TS-MRF) Potts模型
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(11227201;U1534204)項(xiàng)目資助
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 1引言聲納圖像分割是水下目標(biāo)識(shí)別的關(guān)鍵處理之一。其目的是從復(fù)雜水底混響區(qū)域中提取出目標(biāo),并有效地保留目標(biāo)物體的輪廓信息。由于聲納圖像受到水下聲成像過程中諸多因素影響,目標(biāo)邊緣弱化甚至不連續(xù),成像質(zhì)量差,傳統(tǒng)的圖像分割方法不能得到令人滿意的結(jié)果;研究表明,大部分

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：687866