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摘要:
为了利用侧扫声纳进行水下目标的探测和识别,首先必须将声纳图像分为亮点、阴影和背景三部分.由于多数侧扫声纳图像各部分灰度对比较明显,所以适合采用阈值分割的方法进行图像分割.本文针对基本的Ostu阈值提取算法,提出了改进的双阈值Ostu算法,从而满足将图像分为三部分的需求,得到分割阈值.在Ostu算法中,除了使用灰度均值,还使用了灰度方差作为特征量对阈值进行了自动提取.然后根据侧扫声纳图像的特征提出了一种快速分割的算法,将提取的阈值应用到该算法中,成功地将侧扫声纳的亮点和阴影在复杂的背景噪声中分割提取出来.并且发现方差比均值更适合用于Ostu算法进行图像分割,得到的分割效果更好,提高了算法的正确性和合理性.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 双阈值Ostu算法的侧扫声纳图像分割
来源期刊 网络新媒体技术 学科
关键词 侧扫声纳图像 图像分割 Ostu 快速分割算法
年,卷(期) 2015,(6) 所属期刊栏目 综述与评论
研究方向 页码范围 14-20
页数 7页 分类号
字数 4588字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张纯 中国科学院声学研究所 12 35 5.0 5.0
2 许枫 中国科学院声学研究所 51 355 9.0 17.0
3 安旭东 中国科学院声学研究所 2 9 2.0 2.0
4 苏瑞文 中国科学院声学研究所 3 18 3.0 3.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
侧扫声纳图像
图像分割
Ostu
快速分割算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
网络新媒体技术
双月刊
2095-347X
10-1055/TP
大16开
北京海淀区北四环西路21号
2-304
1980
chi
出版文献量(篇)
3082
总下载数(次)
5
总被引数(次)
15965
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