文献类型：期刊文章

作　　者：李庆武[1,2] 马国翠[1] 霍冠英[1,3] 周妍[1,3] 盛惠兴[1,2]

机构地区：[1]河海大学物联网工程学院,常州213022 [2]南通河海大学海洋与近海工程研究院,南通226019 [3]常州市传感网与环境感知重点实验室,常州213022

出　　处：《仪器仪表学报》

基　　金：国家自然科学基金(60972101);江苏省科技支撑计划(BE2012096);南通市科技计划(BK2012025)资助项目

年　　份：2013

卷　　号：34

期　　号：8

起止页码：1795-1801

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CAS、CSCD、CSCD2013_2014、EI(收录号：20133816756966)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对侧扫声呐图像混响噪声严重、对比度低、分割困难的问题,根据侧扫声呐图像成像特点,提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)域边缘检测和区域生长的侧扫声呐图像分割新方法。首先,对侧扫声呐图像进行NSCT分解,通过K均值聚类法在NSCT域低频部分对阴影进行分割;然后通过寻找NSCT域高频层由同一粗尺度分解的2个细尺度相邻子带系数差的模极大值位置,来选择图像边缘点,并进行尺度内、尺度间的边缘融合;最后,利用基于边缘的区域生长方法完成对目标的分割。实验结果表明,该方法对侧扫声呐图像分割具有抗噪性能好、正确分类率高以及边缘定位准确等优点。

关 键 词：侧扫声呐图像  图像分割 非下采样CONTOURLET变换 边缘检测 区域生长  

分 类 号：TP911.73[自动化类]