小波域声纳图像识别

• 作者: 刘卓夫 桑恩方
• 来源期刊: 哈尔滨工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 小波变换 声纳图像识别 纹理特征集 规范化处理
• 年，卷（期）: 2003,（5）
• 页码范围: 495-499
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 2262字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-7043.2003.05.006

摘要

声纳图像的最主要缺点是所受噪声干扰大,针对这个问题,设计了一种抗噪性强的声纳图像识别算法.首先对传统的塔型小波分解和树型小波分解进行比较,利用完全树式小波分解法获得了小波域的块纳子图像.其次,根据小波系数移变的特点,分别采用方差、三阶中心矩、四阶中心矩和熵作为统计量提取图像的纹理特征.最后,按照特征本身的离散程度对其进行规范化处理.为了验证该算法的性能,采用最小距离分类器对实测的4000余幅块纳图像进行分类识别实验,实验结果表明,利用规范化处理后的方差作为块纳图像的纹理特征表示时,分类识别性能是最佳的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	桑恩方	哈尔滨工程大学水声工程学院	69	786	18.0	24.0
2	刘卓夫	哈尔滨工程大学水声工程学院	33	250	9.0	13.0