一种合成孔径声呐图像目标分割方法
本文关键词:一种合成孔径声呐图像目标分割方法
【摘要】:合成孔径声呐图像的信噪比低于普通光学图像,使图像分割成为合成孔径声呐图像处理中的重要环节。本文研究了表示合成孔径声呐图像数据分布的瑞利混合模型,结合马尔科夫随机场模型,将其应用于声呐图像水下目标(亮区)分割;通过最大期望算法分别估计目标和背景的瑞利混合模型参数,并利用该参数使用Graph cut方法进行马尔科夫随机场图像分割,通过重复迭代,最后形成稳定的目标分割结果;对实际的声呐图像进行了数据分析及目标分割,结果表明瑞利混合模型在描述合成孔径声呐声图上有良好的性能,可以改善目标分割的效果。
【作者单位】: 中国科学院声学研究所;中国科学院大学;
【关键词】: 图像分割 瑞利混合模型 马尔科夫随机场
【基金】:国家自然科学基金(11174313;11204343;11304343) 中科院声学所青年人才领域前沿(Y454311211)项目资助
【分类号】:TP391.41
【正文快照】: 1引言侧扫声呐是水下探测与测绘的重要技术。与传统侧扫声呐不同,合成孔径声呐(synthetic aperture sonar,SAS)使用宽波束,通过基阵沿方位向的移动合成虚拟的大孔径,并对回波信号进行相关处理,获得高分辨的成像结果。合成孔径声呐的方位理论分辨率不随目标距离的增加而降低,因
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,本文编号:588248
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