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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
    2021-8-11 17:59
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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
    ; M# l" D' q+ n& c/ e! ]
    " E5 Y0 v0 v7 i" t
    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4 l2 {6 j4 k0 q8 ?
    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8 v' H! M' i3 p" P
    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7 X/ F- {$ D) J# Q+ l8 D6 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, q; q: z. u( i4 M
    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
    " R+ }, c6 s$ ~- |: u, S& F8 g分割。$ ]) Y0 |0 V- h) z) Q, [5 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
    . _: G' V, Z; S; m0 p' E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% k( ^# d3 a. S  Z" U) w" L
    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
    - z- Z0 `/ l1 o5 J/ B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
    2 T8 H  i1 _) I7 Y$ U9 b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 Z7 G7 a# b
    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3 D% M' v& G9 y) S
    有效抑制了噪声。' F  d' S5 v# I; M9 O
    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7 s' _' @0 v7 G# v; v
    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;9 E" r8 {) G( K1 z( H% R
    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,
    " p, W* y( o/ Z/ ]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* {* Q3 ?* c4 U9 C# ~
    FCM 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& O5 |( \  N( t" G5 ]
    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
    : h0 d4 S  G+ |3 I$ YI内蒙古大学硕士学位论文
    ! L2 c  P- Y% `8 y7 {声呐图像,且提高了分割精度。: H1 Z% ]# e* j* j6 ~$ X/ G: {

    + J% H  E" i4 h6 r/ Z% ]* Q1 k% H! k. b& a1 x& p4 }

    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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