【摘 要】
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针对传统超像素分割对声呐图像存在抗噪性能较差、分割后区域难以准确合并等问题,提出一种以超像素聚类方式实现侧扫声呐图像分割的方法。采用快速双边滤波对待分割的侧扫声呐图像进行降噪处理,以降低后续分割的困难。对降噪后的侧扫声呐图像提取亮度特征和纹理特征,计算两者相似性,并进行加权融合,以融合后的相似性作为像素与聚类中心间的距离度量准则,从而生成超像素。基于亮度特征对超像素进行显著性检测,标记显著性超像素
【机 构】
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河海大学物联网工程学院,常州市传感网与环境感知重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（41306089）,江苏省自然科学基金（BK20130240）,中央高校基本科研业务费专项资金（2017B43114）
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针对传统超像素分割对声呐图像存在抗噪性能较差、分割后区域难以准确合并等问题,提出一种以超像素聚类方式实现侧扫声呐图像分割的方法。采用快速双边滤波对待分割的侧扫声呐图像进行降噪处理,以降低后续分割的困难。对降噪后的侧扫声呐图像提取亮度特征和纹理特征,计算两者相似性,并进行加权融合,以融合后的相似性作为像素与聚类中心间的距离度量准则,从而生成超像素。基于亮度特征对超像素进行显著性检测,标记显著性超像素,并基于最大流-最小割方法对超像素进行聚类。计算类内显著性超像素占比,将其与预设阈值进行比较,将大于阈值
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