利用新特征空间的SAS图像目标分类算法

• 作者: 丁雪洁 刘纪元 刘维 江泽林 解恺
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 合成孔径声纳 马尔可夫随机场 特征提取 k-均值聚类
• 年，卷（期）: 2013,（21）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 138-140,270
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 4295字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1201-0261

摘要

通过分析合成孔径声纳图像中不同目标统计特性参数间的差异，提出了一种利用新特征空间的SAS图像目标分类算法。该算法用马尔可夫随机场分割算法找到感兴趣区域，提取阴影的几何参数和目标的归一化中心矩，并且将目标、阴影、背景之间统计特性的分布参数之差与前两者构成新的特征空间。利用k-均值聚类算法对三类目标进行分类。合成孔径声纳湖试数据验证了算法的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘纪元	中国科学院声学研究所	70	373	11.0	16.0
2	刘维	中国科学院声学研究所	31	191	10.0	12.0
3	江泽林	中国科学院声学研究所	14	47	4.0	6.0
4	丁雪洁	中国科学院声学研究所	5	24	3.0	4.0
5	解恺	中国科学院声学研究所	2	4	1.0	2.0