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基于复小波域树结构化MRF模型的声纳图像分割
被引量：
9
1
作者
夏平
刘小妹
+1 位作者
雷帮军
吴涛
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第4期895-903,共9页
声纳图像受成像环境影响对比度低,特性信息较弱,且图像分辨率不高,用传统的分割方法效果较差,为此,构建了双树复小波域树结构化的MRF模型(TS-MRF),提出了基于此模型的声纳图像分割算法。双树复小波变换(DT-CWT)具有近似平移不变性和良...
声纳图像受成像环境影响对比度低,特性信息较弱,且图像分辨率不高,用传统的分割方法效果较差,为此,构建了双树复小波域树结构化的MRF模型(TS-MRF),提出了基于此模型的声纳图像分割算法。双树复小波变换(DT-CWT)具有近似平移不变性和良好的方向选择性,其多分辨率分析能有效地提取声纳图像的弱特征信息,以便TS-MRF中节点参数的描述能准确地反映树结构的分布规律和图像统计特性;复小波域6个方向高频子带相互独立,尺度间父子节点标号具有一阶Markov性;尺度内构建TS-MRF模型,且每一节点标号依赖于父节点,采用Potts模型对节点标号势函数建模,相同标号的观测特征用高斯模型建模;最后,用多分辨率递归和每一分辨率分类层次树从顶层向底层的尺度内递归算法来求解最大后验概率,实现分类层次树标号,完成声纳图像分割。实验结果从视觉效果和定量分析两方面验证表明,本文算法能有效地抑制噪声,较好地提取声纳图像的弱特征信息,具有较高的分割精度和鲁棒性。
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关键词
声纳图像分割
双树复小波变换(DT—CWT)
树结构
化
马尔可夫
随机场
(TS—MRF)
POTTS模型
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职称材料
基于模糊TS-MRF模型的无监督声纳图像分割
被引量：
3
2
作者
夏平
伍呈呈
+1 位作者
雷帮军
吴涛
《华中科技大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第5期17-22,共6页
为解决声纳图像本身特征信息较弱,而树结构化的马尔可夫随机场(TS-MRF)算法在分割中过分依赖祖先节点,且在标号分割中仅考虑区域内部一致性而忽视区域边缘的各向异性的问题,提出了一种模糊树结构化的马尔可夫随机场(TS-MRF)模型的声纳...
为解决声纳图像本身特征信息较弱,而树结构化的马尔可夫随机场(TS-MRF)算法在分割中过分依赖祖先节点,且在标号分割中仅考虑区域内部一致性而忽视区域边缘的各向异性的问题,提出了一种模糊树结构化的马尔可夫随机场(TS-MRF)模型的声纳图像分割算法.在TS-MRF势函数中引入广义模糊算子,以模糊隶属度作为像素相似度度量,将邻域信息融入到分裂节点参数的确定中,使得先验概率的刻画更加精细.已知图像观测特征前提下定义分裂增益系数来反映分裂前、后标号后验概率的比值,并将对增益系数的判断作为确定二叉树节点分裂的依据,降低求解后验概率最大的计算复杂度.结合区域分裂合并方法完成对声纳图像无监督分割.实验结果从视觉效果和客观评价表明:本分割方法相比于传统MRF和TS-MRF等分割算法,具有较高的分割精度和高鲁棒性.
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关键词
声纳图像分割
树结构
化
的马尔可夫
随机场
(
ts-mrf
)
模糊多级逻辑(MLL)模型
增益系数
鲁棒性
原文传递
题名
基于复小波域树结构化MRF模型的声纳图像分割
被引量：
9
1
作者
夏平
刘小妹
雷帮军
吴涛
机构
三峡大学水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室
三峡大学计算机与信息学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第4期895-903,共9页
基金
国家自然科学基金(11227201
U1534204)项目资助
文摘
声纳图像受成像环境影响对比度低,特性信息较弱,且图像分辨率不高,用传统的分割方法效果较差,为此,构建了双树复小波域树结构化的MRF模型(TS-MRF),提出了基于此模型的声纳图像分割算法。双树复小波变换(DT-CWT)具有近似平移不变性和良好的方向选择性,其多分辨率分析能有效地提取声纳图像的弱特征信息,以便TS-MRF中节点参数的描述能准确地反映树结构的分布规律和图像统计特性;复小波域6个方向高频子带相互独立,尺度间父子节点标号具有一阶Markov性;尺度内构建TS-MRF模型,且每一节点标号依赖于父节点,采用Potts模型对节点标号势函数建模,相同标号的观测特征用高斯模型建模;最后,用多分辨率递归和每一分辨率分类层次树从顶层向底层的尺度内递归算法来求解最大后验概率,实现分类层次树标号,完成声纳图像分割。实验结果从视觉效果和定量分析两方面验证表明,本文算法能有效地抑制噪声,较好地提取声纳图像的弱特征信息,具有较高的分割精度和鲁棒性。
关键词
声纳图像分割
双树复小波变换(DT—CWT)
树结构
化
马尔可夫
随机场
(TS—MRF)
POTTS模型
Keywords
sonar image segmentation
dual tree complex wavelet transform （DT-CWT）
tree structured Markov random field （TS- MRF）
Ports model
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TH722 [机械工程—精密仪器及机械]
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职称材料
题名
基于模糊TS-MRF模型的无监督声纳图像分割
被引量：
3
2
作者
夏平
伍呈呈
雷帮军
吴涛
机构
三峡大学水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室
三峡大学计算机与信息学院
出处
《华中科技大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第5期17-22,共6页
基金
国家自然科学基金(联合基金)重点资助项目(U1401252)
国家自然科学基金资助项目(61272237)
湖北省重点实验室开放基金资助项目(2015KLA05)
文摘
为解决声纳图像本身特征信息较弱,而树结构化的马尔可夫随机场(TS-MRF)算法在分割中过分依赖祖先节点,且在标号分割中仅考虑区域内部一致性而忽视区域边缘的各向异性的问题,提出了一种模糊树结构化的马尔可夫随机场(TS-MRF)模型的声纳图像分割算法.在TS-MRF势函数中引入广义模糊算子,以模糊隶属度作为像素相似度度量,将邻域信息融入到分裂节点参数的确定中,使得先验概率的刻画更加精细.已知图像观测特征前提下定义分裂增益系数来反映分裂前、后标号后验概率的比值,并将对增益系数的判断作为确定二叉树节点分裂的依据,降低求解后验概率最大的计算复杂度.结合区域分裂合并方法完成对声纳图像无监督分割.实验结果从视觉效果和客观评价表明:本分割方法相比于传统MRF和TS-MRF等分割算法,具有较高的分割精度和高鲁棒性.
关键词
声纳图像分割
树结构
化
的马尔可夫
随机场
(
ts-mrf
)
模糊多级逻辑(MLL)模型
增益系数
鲁棒性
Keywords
sonar image segmentation
tree-structured Markov random field （
ts-mrf
）
fuzzy multi level logistic （MLL） model
gain coefficient
robustness
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
O427 [理学—声学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于复小波域树结构化MRF模型的声纳图像分割
夏平
刘小妹
雷帮军
吴涛
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
9
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于模糊TS-MRF模型的无监督声纳图像分割
夏平
伍呈呈
雷帮军
吴涛
《华中科技大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
3
原文传递
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