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基于Contourlet域下的声呐图像分割算法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:3.92 MB | 2021-06-15

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　　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。

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