Contourlet域下基于多尺度特征的声呐图像分割

• 作者: 叶方跃 李鹏 陈嘉琦 马味敏
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: Contourlet变换 高斯马尔科夫随机场模型 水平集 声呐图像分割 纹理特征
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 253-259
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5102字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0054281

摘要

水下环境复杂多变,导致声呐技术成像后的图像质量差,影响目标识别.为此,提出一种基于Contourlet域下多尺度高斯马尔可夫随机场(GMRF)模型的水平集声呐图像分割算法.采用Contourlet变换及逆变换获取声呐图像各尺度层下的纹理特征,通过GMRF对各层纹理特征建模,以描述局部结构空间信息并降低对噪声的敏感度.根据各层纹理特征模型,对声呐图像进行由粗到细尺度的水平集分割以得到分割结果.实验结果表明,该算法在不同声呐图像中的分割准确度超过90％,优于Otsu算法,且具有较低的复杂度和较强的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李鹏	南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室	45	51	4.0	5.0
5	陈嘉琦	南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室	1	0	0.0	0.0
9	马味敏	南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室	3	0	0.0	0.0