基于复小波域树结构化MRF模型的声纳图像分割

发布时间：2017-08-17 08:00

  本文关键词：基于复小波域树结构化MRF模型的声纳图像分割

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【摘要】：声纳图像受成像环境影响对比度低,特性信息较弱,且图像分辨率不高,用传统的分割方法效果较差,为此,构建了双树复小波域树结构化的MRF模型(TS-MRF),提出了基于此模型的声纳图像分割算法。双树复小波变换(DT-CWT)具有近似平移不变性和良好的方向选择性,其多分辨率分析能有效地提取声纳图像的弱特征信息,以便TS-MRF中节点参数的描述能准确地反映树结构的分布规律和图像统计特性;复小波域6个方向高频子带相互独立,尺度间父子节点标号具有一阶Markov性;尺度内构建TS-MRF模型,且每一节点标号依赖于父节点,采用Potts模型对节点标号势函数建模,相同标号的观测特征用高斯模型建模;最后,用多分辨率递归和每一分辨率分类层次树从顶层向底层的尺度内递归算法来求解最大后验概率,实现分类层次树标号,完成声纳图像分割。实验结果从视觉效果和定量分析两方面验证表明,本文算法能有效地抑制噪声,较好地提取声纳图像的弱特征信息,具有较高的分割精度和鲁棒性。
【作者单位】： 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;
【关键词】： 声纳图像分割 双树复小波变换(DT-CWT) 树结构化马尔可夫随机场(TS-MRF) Potts模型
【基金】：国家自然科学基金(11227201;U1534204)项目资助
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1引言声纳图像分割是水下目标识别的关键处理之一。其目的是从复杂水底混响区域中提取出目标,并有效地保留目标物体的轮廓信息。由于声纳图像受到水下声成像过程中诸多因素影响,目标边缘弱化甚至不连续,成像质量差,传统的图像分割方法不能得到令人满意的结果;研究表明,大部分

【参考文献】

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【二级参考文献】

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【相似文献】

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本文编号：687866