检索结果-内蒙古大学图书馆

海洋测绘 2012年第1期32卷 8-10,17页

作者：盛惠兴孟凡玲李庆武马国翠曹晔锋河海大学计算机与信息学院江苏常州213022 常州市传感网与环境感知重点实验室江苏常州213022

针对海底侧扫声纳图像对比度低、纹理弱、噪声严重等问题,提出了一种基于第二代Curvelet变换的声纳图像增强算法。首先对原始声纳图像进行多尺度、多方向的Curvelet变换分解,得到低频子带和高频子带;然后引入非线性S型函数对低频系数进... 详细信息

针对海底侧扫声纳图像对比度低、纹理弱、噪声严重等问题,提出了一种基于第二代Curvelet变换的声纳图像增强算法。首先对原始声纳图像进行多尺度、多方向的Curvelet变换分解,得到低频子带和高频子带;然后引入非线性S型函数对低频系数进行处理,提高图像整体的对比度;采用一种可以避免过度增强的新型非线性函数对各尺度的高频子带系数进行处理,提高图像整体的对比度,增强图像边缘和纹理细节,并通过估计噪声水平设定阈值进行阈值降噪。最后经Curvelet逆变换得到增强图像。实验表明,该方法不仅改善了海底侧扫声纳图像对比度低的问题,而且降低了噪声,突出了声纳图像的边缘和纹理细节。

关键词： Curvelet变换 S型函数非线性增益函数侧扫声纳图像图像增强

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用于侧扫声纳图像边缘检测的改进Canny算子

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应用科学学报 2011年第6期29卷 613-618页

作者：霍冠英王敏程晓轩李庆武河海大学计算机与信息学院江苏常州213022 常州市传感网与环境感知重点实验室江苏常州213022

针对侧扫声纳图像斑点噪声强的特点,提出一种改进的Canny算子进行边缘检测.根据斑点噪声的乘性模型和瑞利分布特性,在非下采样Contourlet变换域进行局部自适应降斑.该方法在有效抑制斑点噪声的同时可较好地保护边缘,避免了Canny算子造... 详细信息

针对侧扫声纳图像斑点噪声强的特点,提出一种改进的Canny算子进行边缘检测.根据斑点噪声的乘性模型和瑞利分布特性,在非下采样Contourlet变换域进行局部自适应降斑.该方法在有效抑制斑点噪声的同时可较好地保护边缘,避免了Canny算子造成的边缘模糊.计算降斑后图像的梯度值分布,对梯度幅值进行非极大值抑制得到极大值点.将梯度模的极大值点分成强边缘点、弱边缘点与非边缘点3类,基于类间方差最大自适应确定区分3类的双阈值,经双阈值处理与弱边缘连接得到边缘图.对模拟声纳图像和实际声纳图像的边缘检测结果表明,较之Canny算子和小波模极大等边缘检测方法,该方法具有边缘检测完整、定位准确、伪边缘点较少等优点.

关键词：侧扫声纳图像边缘检测降斑类间方差最大双阈值

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基于Contourlet变换的海底声纳图像特征提取与分类

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海洋学报 2011年第5期33卷 163-168页

作者：李庆武石丹霍冠英河海大学计算机与信息学院江苏常州213022 常州市传感网与环境感知重点实验室江苏常州213022

1引言海底底质的声学探测与分类具有十分重要的意义,一直是海洋地质、水下工程地质、海底矿产资源、海洋渔业和水下通讯等领域重要的研究内容。由于水下成像环境的特殊性,水下声纳图像仅有的分类依据是与海底回波强度相对应的灰度声图... 详细信息

1引言海底底质的声学探测与分类具有十分重要的意义,一直是海洋地质、水下工程地质、海底矿产资源、海洋渔业和水下通讯等领域重要的研究内容。由于水下成像环境的特殊性,水下声纳图像仅有的分类依据是与海底回波强度相对应的灰度声图。回波强度是个复杂的物理量,同发射频率、底质类型、掠射角等多种因素有关,不同的底质类型可能有相同的回波强度。

关键词：声纳图像 Contourlet变换纹理特征支持向量机底质分类

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侧扫声纳图像的NSCT域模极大值边缘检测

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计算机工程 2011年第24期37卷 207-209页

作者：王敏李庆武程晓轩河海大学计算机与信息学院江苏常州213022 常州市传感网与环境感知重点实验室江苏常州213022

侧扫声纳图像边缘检测较困难,为此,提出一种针对该图像特点的多尺度边缘检测方法。对侧扫声纳图像进行非下采样Contourlet变换(NSCT)分解,根据斑点噪声在NSCT域的分布特点,进行局部自适应去噪。通过各方向子带沿边缘方向的插值和非极大... 详细信息

侧扫声纳图像边缘检测较困难,为此,提出一种针对该图像特点的多尺度边缘检测方法。对侧扫声纳图像进行非下采样Contourlet变换(NSCT)分解,根据斑点噪声在NSCT域的分布特点,进行局部自适应去噪。通过各方向子带沿边缘方向的插值和非极大值抑制寻找模极大值点。通过类内方差最小化法自适应确定阈值,由阈值处理得到各子带的边缘。经边缘融合实现完整的边缘图。实验结果表明,该方法具有边缘检测完整、定位准确、伪边缘点少等优点。

关键词：侧扫声纳图像非下采样Contourlet变换域去噪模极大值边缘融合边缘检测

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采用局部动态阈值的图像分割算法

引用

光电子技术 2011年第1期31卷 10-13页

作者：黄河李庆武范习健河海大学计算机与信息学院江苏常州213022 常州市传感器网与环境感知重点实验室江苏常州213022

针对图像全局Otsu分割算法和传统的局部阈值分割算法在复杂背景图像分割中的不足,提出了一种采用局部动态阈值的图像分割算法。首先通过分析图像直方图类型对图像进行划分,并使用Otsu算法确定各个子图像的阈值。然后对阈值矩阵进行平滑... 详细信息

针对图像全局Otsu分割算法和传统的局部阈值分割算法在复杂背景图像分割中的不足,提出了一种采用局部动态阈值的图像分割算法。首先通过分析图像直方图类型对图像进行划分,并使用Otsu算法确定各个子图像的阈值。然后对阈值矩阵进行平滑和插值处理,使之成为和原图像像素数目相等的新阈值矩阵。最终利用此阈值矩阵完成图像分割。实验结果表明,该算法对复杂背景图像的分割效果好于全局Otsu分割算法和传统局部阈值分割算法,是一种有效的分割算法。

关键词：图像分割最大类间方差法局部阈值块状效应

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