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Chan-Vese模型两相自适应窄带的阴影区检测方法
Chan-Vese模型两相自适应窄带的阴影区检测方法
作者:
刘光宇
刘志鹏
印桂生
王兴梅
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
摘要:
为得到快速高精度的声呐图像阴影区检测效果,提出Chan-Vese模型两相自适应窄带检测方法.利用各向异性二阶邻域马尔可夫模型估计声呐图像的纹理特征参数,实现原始图像平滑去噪;由块方式的k-均值聚类算法确定图像的初始两类分割,初步确定阴影区大致位置,并根据此大致位置,自适应初始化零水平集函数,来减少人为干预,提高检测速度;在此基础上,提出建立Chan-Vese模型两相窄带水平集进行声呐图像检测,完成局部寻优,排除全局图像中孤立区对检测的影响,使阴影区检测结果更加精确.通过对真实声呐图像的检测实验结果分析,验证提出的检测方法能够去除原始图像的部分噪声,提高检测精度和速度,有一定的自动性和适应性.
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文献信息
篇名
Chan-Vese模型两相自适应窄带的阴影区检测方法
来源期刊
声学学报
学科
关键词
年,卷(期)
2015,(6)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
816-826
页数
11页
分类号
字数
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
印桂生
113
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16.0
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2
王兴梅
14
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6.0
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3
刘光宇
18
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5.0
7.0
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刘志鹏
5
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3.0
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主办单位:
中科院声学所
出版周期:
双月刊
ISSN:
0371-0025
CN:
11-2065/O4
开本:
大16开
出版地:
北京市北四环西路21号
邮发代号:
2-181
创刊时间:
1964
语种:
chi
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总下载数(次)
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http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
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学科类型:
数理科学
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