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融合多尺度统计信息模糊C均值聚类与Markov随机场的小波域声纳图像分割
被引量：
6
1
作者
夏平
任强
+1 位作者
吴涛
雷帮军
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第5期940-948,共9页
声纳图像成像质量差、特征信息弱,目标分割存在一定困难,为此提出一种融合多尺度统计信息的模糊C均值(FCM)聚类与Markov随机场(MRF)的小波域声纳图像分割算法。小波域中低频信息统计特性描述了低频不同区域像素聚类情况,高频信息反映了...
声纳图像成像质量差、特征信息弱,目标分割存在一定困难,为此提出一种融合多尺度统计信息的模糊C均值(FCM)聚类与Markov随机场(MRF)的小波域声纳图像分割算法。小波域中低频信息统计特性描述了低频不同区域像素聚类情况,高频信息反映了该方向纹理特征,依据低频子带的统计峰值选取FCM初始聚类中心,应用小波域FCM聚类算法对声纳图像进行预分割,抑制噪声的影响,提高了预分割的准确性;构建初分割后图像的多尺度MRF模型,尺度间节点标记的相关性采用1阶Markov性表征,尺度内构建2阶邻域系统描述系数间的标记联系,标记场采用双点多级逻辑模型建模,同一标记的系数特征场采用高斯模型建模,弥补了MRF算法中层次信息和轮廓信息描述的不足;应用迭代条件模型算法求其最小能量下的标记场,实现声纳图像分割。从视觉主观效果和客观评价指标两方面的实验结果验证表明,该算法分割声纳图像均优于FCM聚类算法和MRF算法,分割的声纳图像边缘与细节的清晰度、精细度均有一定程度改善。
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关键词
信息处理技术
声纳图像分割
模糊C均值聚类
MARKOV随机场
小波域
迭代条件模型算法
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职称材料
题名
融合多尺度统计信息模糊C均值聚类与Markov随机场的小波域声纳图像分割
被引量：
6
1
作者
夏平
任强
吴涛
雷帮军
机构
三峡大学水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室
三峡大学计算机与信息学院
出处
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第5期940-948,共9页
基金
国家自然科学基金重点项目(U1401252)
国家自然科学基金项目(61272237)
水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室开放基金项目(2015KLA05)
文摘
声纳图像成像质量差、特征信息弱,目标分割存在一定困难,为此提出一种融合多尺度统计信息的模糊C均值(FCM)聚类与Markov随机场(MRF)的小波域声纳图像分割算法。小波域中低频信息统计特性描述了低频不同区域像素聚类情况,高频信息反映了该方向纹理特征,依据低频子带的统计峰值选取FCM初始聚类中心,应用小波域FCM聚类算法对声纳图像进行预分割,抑制噪声的影响,提高了预分割的准确性;构建初分割后图像的多尺度MRF模型,尺度间节点标记的相关性采用1阶Markov性表征,尺度内构建2阶邻域系统描述系数间的标记联系,标记场采用双点多级逻辑模型建模,同一标记的系数特征场采用高斯模型建模,弥补了MRF算法中层次信息和轮廓信息描述的不足;应用迭代条件模型算法求其最小能量下的标记场,实现声纳图像分割。从视觉主观效果和客观评价指标两方面的实验结果验证表明,该算法分割声纳图像均优于FCM聚类算法和MRF算法,分割的声纳图像边缘与细节的清晰度、精细度均有一定程度改善。
关键词
信息处理技术
声纳图像分割
模糊C均值聚类
MARKOV随机场
小波域
迭代条件模型算法
Keywords
information processing technology
sonar image segmentation
fuzzy C-means clustering
Markov random field model
wavelet domain
iteration condition model algorithm
分类号
TB566 [交通运输工程—水声工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合多尺度统计信息模糊C均值聚类与Markov随机场的小波域声纳图像分割
夏平
任强
吴涛
雷帮军
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
6
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