本文關(guān)鍵詞：基于復小波域樹結(jié)構(gòu)化MRF模型的聲納圖像分割

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【摘要】：聲納圖像受成像環(huán)境影響對比度低,特性信息較弱,且圖像分辨率不高,用傳統(tǒng)的分割方法效果較差,為此,構(gòu)建了雙樹復小波域樹結(jié)構(gòu)化的MRF模型(TS-MRF),提出了基于此模型的聲納圖像分割算法。雙樹復小波變換(DT-CWT)具有近似平移不變性和良好的方向選擇性,其多分辨率分析能有效地提取聲納圖像的弱特征信息,以便TS-MRF中節(jié)點參數(shù)的描述能準確地反映樹結(jié)構(gòu)的分布規(guī)律和圖像統(tǒng)計特性;復小波域6個方向高頻子帶相互獨立,尺度間父子節(jié)點標號具有一階Markov性;尺度內(nèi)構(gòu)建TS-MRF模型,且每一節(jié)點標號依賴于父節(jié)點,采用Potts模型對節(jié)點標號勢函數(shù)建模,相同標號的觀測特征用高斯模型建模;最后,用多分辨率遞歸和每一分辨率分類層次樹從頂層向底層的尺度內(nèi)遞歸算法來求解最大后驗概率,實現(xiàn)分類層次樹標號,完成聲納圖像分割。實驗結(jié)果從視覺效果和定量分析兩方面驗證表明,本文算法能有效地抑制噪聲,較好地提取聲納圖像的弱特征信息,具有較高的分割精度和魯棒性。
【作者單位】： 三峽大學水電工程智能視覺監(jiān)測湖北省重點實驗室;三峽大學計算機與信息學院;
【關(guān)鍵詞】： 聲納圖像分割 雙樹復小波變換(DT-CWT) 樹結(jié)構(gòu)化馬爾可夫隨機場(TS-MRF) Potts模型
【基金】：國家自然科學基金(11227201;U1534204)項目資助
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 1引言聲納圖像分割是水下目標識別的關(guān)鍵處理之一。其目的是從復雜水底混響區(qū)域中提取出目標,并有效地保留目標物體的輪廓信息。由于聲納圖像受到水下聲成像過程中諸多因素影響,目標邊緣弱化甚至不連續(xù),成像質(zhì)量差,傳統(tǒng)的圖像分割方法不能得到令人滿意的結(jié)果;研究表明,大部分

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