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[其他资源] 基于平稳小波变换的声呐 图像 增强与分割方法研究

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杨利霞        

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    开心
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    [LV.4]偶尔看看III

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    本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。

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    发表于 2020-11-13 15:58 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    基于平稳小波变换的声呐 图像  增强与分割方法研究

      f6 e( a$ W( E% s! u6 E& L& @/ M% g$ U! O
    水下目标声呐图像的识别为海洋勘探提供了强有力支撑,声呐图像分割是
    ; B( {0 v+ Z9 I6 _" b目标识别过程中的重要环节。由于声呐图像对比度差,目标区域不易从复杂的" }2 X! j7 ?/ F! v9 z) \5 z; K7 F; F7 t
    背景区域中分离出来,因此在分割之前,需对声呐图像进行增强处理,用以凸
    1 R% R7 n! c+ C: Y$ a1 P显目标区域并抑制背景区域。平稳小波变换具有多分辨率分析特性和平移不变+ i" f( [+ ]0 U& n, t( x
    性,在处理图像时有明显优势,本文基于平稳小波变换对声呐图像进行增强与# q  R5 {4 T0 Z
    分割。
    ( k8 V1 n. _* E2 n在声呐图像增强部分,本文将平稳小波变换和非线性增强方法相结合。首
    ' k. }& M! C5 J. `+ E% f先对声呐图像进行平稳小波变换,得到低频子带图像和高频子带图像;然后用  r  v) ]9 [3 }+ u# Z# N, s
    改进的伽玛函数对低频子带图像进行非线性增强;又根据各高频子带图像的特
    3 l* h! r) J0 _4 G' W" X点,利用反正切函数分别对其进行针对性的非线性增强;最后通过平稳小波逆
    7 _' G' k' V, O8 G变换得到增强后的声呐图像。实验结果表明,本文增强方法的综合性能优于经
    3 }& u0 Y; q) V. ^! U6 S! X" L典的灰度线性变换法、UM 法、HE 法、CLAHE 法,在增强图像对比度的同时- Q6 B. Q' |: H
    有效抑制了噪声。4 }* Z4 T/ O; \( T! z: s
    在声呐图像分割部分,本文结合平稳小波变换和模糊 C 均值(FCM)聚类) q9 `; D  d$ F( V+ F1 q
    法对增强后的声呐图像进行分割。首先对增强后的声呐图像进行平稳小波变换;
    ) j( m/ _& l( T. n- \- U/ B1 s/ M" N3 N1 ]然后在平稳小波域中,根据低频子带图像的灰度特性获取初始类中心;最后,/ @$ F5 i- [" W2 n" a0 M
    添加邻域信息重新定义 FCM 聚类法的目标函数,利用初始类中心以及改进的
    1 @4 d1 R% b( k6 GFCM 聚类法对增强后的声呐图像进行分割。实验结果表明,本文分割方法的综6 H" a. e) y0 _  D! T9 f: C
    合性能优于传统的 Otsu 双阈值法、最大熵双阈值法、FCM 聚类法,能有效分割
    " k/ \2 U- Q* |I内蒙古大学硕士学位论文+ J% b& T  K& o9 o6 u1 W
    声呐图像,且提高了分割精度。
    : ]5 K  a) @3 N0 M3 z/ v* I7 V" d0 J; }: P! l7 T  X' y
      U/ h" _3 c$ c  L

    基于平稳小波变换的声呐 图像 增强与分割方法研究.pdf

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    zan
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