计算机工程

作者：李鹏, 陈嘉琦, 马味敏, 叶方跃

单位：南京信息工程大学 a. 江苏省气象探测与信息处理重点实验室;b. 江苏省气象传感网络技术工程中心, 南京 210044

关键词：Contourlet变换,高斯马尔科夫随机场模型,水平集,声呐图像分割,纹理特征

基金：国家自然科学基金（41075115）；江苏省重点研发计划社会发展项目（BE201569）；江苏省"六大人才高峰"第十一批高层次人才项目（2014-XXRJ-006）。

水下环境复杂多变，导致声呐技术成像后的图像质量差，影响目标识别。为此，提出一种基于Contourlet域下多尺度高斯马尔可夫随机场（GMRF）模型的水平集声呐图像分割算法。采用Contourlet变换及逆变换获取声呐图像各尺度层下的纹理特征，通过GMRF对各层纹理特征建模，以描述局部结构空间信息并降低对噪声的敏感度。根据各层纹理特征模型，对声呐图像进行由粗到细尺度的水平集分割以得到分割结果。实验结果表明，该算法在不同声呐图像中的分割准确度超过90%，优于Otsu算法，且具有较低的复杂度和较强的鲁棒性。

来源：2019年第9期

《计算机工程》期刊编辑部

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