基于马尔可夫随机场的非监督声呐图像分割方法.pdf

《基于马尔可夫随机场的非监督声呐图像分割方法.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、第36卷第4期哈尔滨工程大学学报V01．36No．42015年4月JournalofHarbinEngineeringUniversityApr．2015基于马尔可夫随机场的非监督声呐图像分割方法叶秀芬，张元科(哈尔滨工程大学自动化学院，黑龙江哈尔滨150001)摘要：针对声呐图像的特点，提出了一种新的基于马尔可夫随机场(MRF)的非监督声呐图像自动分割方法。研究发现，声呐图像混响区基本上都服从高斯分布，然而，其直方图离散化的分布效果不利于图像的自动分割，因此，通过一种快速有效的高斯金字塔模型对声呐图像进行预处理，使得处理后的声呐图像的海底混响区直方图服从高斯分布。在此

2、基础上提出了一个能够自动确定声呐图像分类个数的模型，并通过该模型结合一种局部能量极值化的方法对马尔科夫模型的初始化参数进行估计，从而形成一种完全自动的声呐图像分割模型。最后，利用该模型对声呐图像数据进行了分割实验，并和其他典型的分割算法进行了比较，验证了该方法的有效性及快速性。关键词：声呐图像；MRF；图像分割；高斯金字塔；预处理；局部能量极值化doi：10．3969／j．issn．1006—7043．201402005网络出版地址：http：／／www．cnki．net／kcms／detail／23．1390．U．20150331．1547．011．html中图分类号

3、：TP391．4文献标志码：A文章编号：1006．7043(2015)04-0516-06UnsupervisedsonarimagesegmentationmethodbasedonMarkovrandomfieldYEXiufen，ZHANGYuanke(CollegeofAutomation，HarbinEngineeringUniversity，Harbin150001，China)Abstract：Utilizingthecharacteristicsofsonarimages，anewunsupervisedmethodisproposedtosegment

4、sonarim．agesautomaticallybasedonMarkOVrandomfieldfMRF)．1’}leresearchdemonstratedthatthehistogramofsonarim．agesinreverberationareaobeystheruleofGaussiandistribution．However．itsdiscretedistributioneffectiSnotbeneficialtotheautomaticsegmentation．Inthispaper．afastandeffectiveGaussianpyramidm

5、odelisusedforthepreprocessingofsonarimage，inanattempttomakethehistogramofthebottomreverberationoftheseimagesobeyGaussiandistribution．0nthisbasis，amodelthatmayautomaticallydeterminethenumberofsonarimagesclassifi—cationisproposed．Bycombiningthismodelwithalocalenergyextremummethod．theinitia

6、lizationparametersoftheMRFmodelwereestimatedtoformafullyautomatedsonarimagesegmentationmode1．Finally．themodelcanbeusedforsegmentationexperimentsonthedataofsonarimages．anditiScomparedwithothertypicalsegmenta—tionalgorithms．verifvingtheefficiencyandrapidityofthemethod．Keywords：sonarimage；M

7、RF；imagesegmentation；Gaussianpyramid；preprocessing；extremumoflocalenergy对水下声呐图像进行目标分割是非常复杂和困难型；文献[4]提出了基于分层的MRF声呐图像分割模的，它不仅取决于被分割的不同目标区域，还与海底混型，文献[5]尽管使用马尔可夫随机场模型对声呐图响噪声、背景区域等有着紧密的联系。对声呐图像像分割取得了较好的分割结果，但是初始分割都需要分割的目的就是要从复杂的海底混响区域中提取出目根据图像来人工选择窗口的大小，并且算法运算较为标和阴影，并尽量保留图像原始边