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摘要:
利用声呐进行水下目标定位识别是当前水下目标识别与跟踪的重要手段之一,由于声呐图像受噪声影响严重、分辨率低,对声呐图像的背景建模有助于其目标分割与识别.首先,分析声呐图像背景区域灰度的统计特性,结合其特点采用高斯分布、Gamma分布、威布尔分布、瑞利分布模型对6类不同背景区域声呐图像统计特性进行拟合,构建声呐图像背景区域模型.最后,采用x2准则和Kolmogorov距离误差评价准则评估拟合效果.拟合结果表明,高斯分布、Gamma分布和威布尔分布均能较好地逼近声呐图像背景区灰度统计特性.为满足实时性的应用需求,选用高斯分布构建声呐图像背景灰度统计模型是可行、合理的方案,从而为声呐图像预处理和目标分割提供了背景模型建模的理论依据.
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文献信息
篇名 声呐图像背景区域灰度统计特性分析与拟合
来源期刊 声学技术 学科 工学
关键词 声呐图像 背景区域 灰度统计特性 威布尔分布 高斯分布
年,卷(期) 2017,(4) 所属期刊栏目 水声学
研究方向 页码范围 315-319
页数 5页 分类号 TP391|O427
字数 2758字 语种 中文
DOI 10.16300/j.cnki.1000-3630.2017.04.004
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 夏平 三峡大学水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室 63 238 9.0 12.0
5 伍呈呈 三峡大学水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室 3 8 2.0 2.0
9 刘小妹 三峡大学水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室 6 21 2.0 4.0
13 雷帮军 三峡大学水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室 39 152 5.0 10.0
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研究主题发展历程
节点文献
声呐图像
背景区域
灰度统计特性
威布尔分布
高斯分布
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
声学技术
双月刊
1000-3630
31-1449/TB
大16开
上海市小木桥路456号
1982
chi
出版文献量(篇)
3200
总下载数(次)
7
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