中国图象图形学报
中國圖象圖形學報
중국도상도형학보
JOURNAL OF IMAGE AND GRAPHICS
2015年
7期
865-870
,共6页
模糊聚类%侧扫声纳%图像分割%组合中值滤波
模糊聚類%側掃聲納%圖像分割%組閤中值濾波
모호취류%측소성납%도상분할%조합중치려파
fuzzy clustering%side-scan sonar image%image segmentation%combination median filter
目的 针对侧扫声纳图像具有背景复杂、噪声污染重等特点,提出一种结合空间信息的模糊聚类分割算法(FCM),以提高侧扫声纳图像的分割精度和分割速度.方法 采用结合组合邻域中值滤波的FCM算法,首先选取正十字邻域和斜十字邻域,分别计算两个邻域内的像素灰度中值;然后,结合其中的较小值,引入惩罚项,得到融合灰度信息和空间信息的灰度值;最后,对融合后的灰度图像进行FCM分割.结果 利用该算法对不同尺寸和不同目标的侧扫声纳图像进行分割,并将分割结果与其他5种聚类算法的分割结果进行比较,对比分析每种算法的分割精度和运算时间.结合 中值滤波的FCM算法的分割精度和运算时间均优于传统的FCM算法和结合均值滤波的FCM算法,其中结合组合邻域中值滤波的FCM算法的运算速度较快,分割精度略高于结合传统中值滤波的FCM算法.结论 结合组合邻域中值滤波的FCM算法在对侧扫声纳图像进行分割时,具有较强的抗噪性、实时性和较强的边缘保持能力.
目的 針對側掃聲納圖像具有揹景複雜、譟聲汙染重等特點,提齣一種結閤空間信息的模糊聚類分割算法(FCM),以提高側掃聲納圖像的分割精度和分割速度.方法 採用結閤組閤鄰域中值濾波的FCM算法,首先選取正十字鄰域和斜十字鄰域,分彆計算兩箇鄰域內的像素灰度中值;然後,結閤其中的較小值,引入懲罰項,得到融閤灰度信息和空間信息的灰度值;最後,對融閤後的灰度圖像進行FCM分割.結果 利用該算法對不同呎吋和不同目標的側掃聲納圖像進行分割,併將分割結果與其他5種聚類算法的分割結果進行比較,對比分析每種算法的分割精度和運算時間.結閤 中值濾波的FCM算法的分割精度和運算時間均優于傳統的FCM算法和結閤均值濾波的FCM算法,其中結閤組閤鄰域中值濾波的FCM算法的運算速度較快,分割精度略高于結閤傳統中值濾波的FCM算法.結論 結閤組閤鄰域中值濾波的FCM算法在對側掃聲納圖像進行分割時,具有較彊的抗譟性、實時性和較彊的邊緣保持能力.
목적 침대측소성납도상구유배경복잡、조성오염중등특점,제출일충결합공간신식적모호취류분할산법(FCM),이제고측소성납도상적분할정도화분할속도.방법 채용결합조합린역중치려파적FCM산법,수선선취정십자린역화사십자린역,분별계산량개린역내적상소회도중치;연후,결합기중적교소치,인입징벌항,득도융합회도신식화공간신식적회도치;최후,대융합후적회도도상진행FCM분할.결과 이용해산법대불동척촌화불동목표적측소성납도상진행분할,병장분할결과여기타5충취류산법적분할결과진행비교,대비분석매충산법적분할정도화운산시간.결합 중치려파적FCM산법적분할정도화운산시간균우우전통적FCM산법화결합균치려파적FCM산법,기중결합조합린역중치려파적FCM산법적운산속도교쾌,분할정도략고우결합전통중치려파적FCM산법.결론 결합조합린역중치려파적FCM산법재대측소성납도상진행분할시,구유교강적항조성、실시성화교강적변연보지능력.
