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摘要:
本文提出了一种新的基于多高斯特征空间覆盖学习的航摄海洋图像分割方法。通过分析,发现在RGB三维色空间中,海水背景像素点的分布尽管在不同成像条件下具有不同的分布特性,但其具有的共同特性是具有集聚性,可以被一个或多个椭球所覆盖。因此,本文在色空间中基于贝叶斯最大后验概率和3δ准则对海水背景进行多高斯分布模型覆盖建模,自学习得到其高斯分布个数并建立相对应的多高斯分布模型。最后,根据上述学习结果,从航拍海洋的图像中分离出海水背景,实现航拍海洋图像中背景和目标的分割。实验证明,该方法具有良好的背景学习性能,能够准确有效地得到海水背景多高斯分布覆盖模型。基于该背景学习模型的海洋图像分割,具有较高的正确率和较低的误差,且算法花费的时间较少,具有较好的稳定性和实时性。
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文献信息
篇名 多高斯模型特征空间覆盖学习的海洋航摄图像分割
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 航拍海洋图像 多高斯模型 特征空间 覆盖学习 图像分割
年,卷(期) 2014,(10) 所属期刊栏目 科研通信
研究方向 页码范围 2117-2122
页数 6页 分类号 TP391
字数 3121字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0372-2112.2014.10.039
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
航拍海洋图像
多高斯模型
特征空间
覆盖学习
图像分割
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