基于标记和模糊聚类的分水岭声纳图像分割

• 作者: 刘忠 张国栋 李翀伦 李轲
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 声纳图像 分水岭算法 标记 粒子群寻优 模糊C均值聚类
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: 电子与信息工程
• 页码范围: 50-54
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文

摘要

针对传统分水岭算法在处理声纳图像时存在严重的过分割现象,提出一种结合分割前处理和后处理两类方法优点的算法.首先利用H-min变换技术提取区域极小值和新的标记,对标记后的图像进行分水岭图像分割；然后结合改进适应度函数的粒子群全局寻优算法,从初分割的小区域中搜索出较为准确的初始聚类中心,利用这个聚类中心和改进目标函数的模糊C均值聚类算法,再对分割后的小区域聚类,并控制迭代次数,以提高分割速度.实验结果表明:该方法能够有效消除过分割现象,提高声纳图像处理效果,有效分割率达89％,处理时间提高30％以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘忠	海军工程大学电子工程学院	319	1950	19.0	27.0
2	张国栋	海军工程大学电子工程学院	21	46	4.0	5.0
3	李轲	海军工程大学电子工程学院	7	34	3.0	5.0
4	李翀伦	海军工程大学电子工程学院	4	6	2.0	2.0