基于聚类分析的声呐目标图像自动提取方法

• 作者: 卞红雨 周志娟 罗明愿
• 来源期刊: 声学与电子工程
• 学科: 工学
• 关键词: 特征选取 感兴趣区域 聚类算法 侧扫声呐图像
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 页码范围: 1-3,26
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3781字
• 语种: 中文

摘要

给出了有效表征侧扫声呐图像区域平坦度的两个特征:区域绝对粗糙度和分形维数,并联合像素最基本的灰度值特征,建立了像素点的二维特征矢量:采用均值聚类算法进行聚类,提取侧扫声呐图像的感兴趣区域.从提取结果看区域灰度均值特征和区域绝对粗糙度、区域灰度均值特征和分形维数都能实现很好的聚类,从而有效地提取到侧扫声呐图像中的感兴趣区域.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卞红雨	哈尔滨工程大学水声技术重点实验室	36	219	8.0	12.0
2	罗明愿	哈尔滨工程大学水声技术重点实验室	4	16	3.0	4.0
3	周志娟	哈尔滨工程大学水声技术重点实验室	2	8	2.0	2.0