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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 113 842 16.0 23.0
2 王兴梅 14 80 6.0 8.0
3 刘光宇 18 65 5.0 7.0
4 刘志鹏 5 10 2.0 3.0
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声学学报
双月刊
0371-0025
11-2065/O4
大16开
北京市北四环西路21号
2-181
1964
chi
出版文献量(篇)
2139
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5
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26571
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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