BEMD-分层水平集侧扫声纳图像快速分割算法

• 作者: 叶秀芬 王天 王雷
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 侧扫声纳图像 二维经验模态分解 水平集 能量函数
• 年，卷（期）: 2012,（30）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 24-27,67
• 分类号: TN919.8
• 字数: 3588字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2012.30.006

摘要

针对侧扫声纳图像不同区域的像素分布特点,提出了一种改进的BEMD(二维经验模态分解)-分层水平集分割算法.介绍了CV(Chan和Vese)水平集模型和分层水平集模型,利用分层水平集模型进行三类分割.为了提高分割精度,利用BEMD重新描述模型的能量函数.通过BEMD的加权参数,在不影响分割精度的前提下提高模型的抗噪性能.分析了c-均值算法与水平集算法的联系,利用改进的c-均值算法初始化水平集演化曲线,以减少迭代次数.对水平集能量函数添加惩罚项,以提高水平集演化速度.利用改进的BEMD-分层水平集分割算法进行无监督的图像分割实验并与其他算法比较,验证了该算法的抗噪性、分割的准确性和快速性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王雷	哈尔滨工程大学自动化学院	36	230	8.0	14.0
2	叶秀芬	哈尔滨工程大学自动化学院	43	373	11.0	18.0
3	王天	哈尔滨工程大学自动化学院	6	30	2.0	5.0