一种基于偏移场水平集的声纳图像分割方法

    公开(公告)号:CN108460773B

    公开(公告)日:2022-03-18

    申请号:CN201810165088.0

    申请日:2018-02-28

    Abstract: 本发明公开了一种基于偏移场水平集的声纳图像分割方法,属于数字图像处理领域,包含如下步骤:对源图像进行多尺度分解,得到低频子带图像;根据低频子带图像,结合马尔可夫四邻域模型,估计马尔可夫四邻域模型参数;将马尔可夫四邻域模型参数重新代入低频子带图像,得到局部纹理图像;根据原始偏移场水平集理论,推导出三相模型偏移场水平集理论;用局部纹理图像代替源图像代入,构造改进的偏移场水平集模型的能量函数,最小化改进的偏移场水平集模型的能量函数,驱使轮廓收敛到区域边缘;输出分割结果。本发明能够有效抵抗声纳图像噪声干扰,准确地分割声纳图像中的三类区域,同时不增加计算量。

    一种基于偏移场水平集的声纳图像分割方法

    公开(公告)号:CN108460773A

    公开(公告)日:2018-08-28

    申请号:CN201810165088.0

    申请日:2018-02-28

    Abstract: 本发明公开了一种基于偏移场水平集的声纳图像分割方法,属于数字图像处理领域,包含如下步骤:对源图像进行多尺度分解,得到低频子带图像;根据低频子带图像,结合马尔可夫四邻域模型,估计马尔可夫四邻域模型参数;将马尔可夫四邻域模型参数重新代入低频子带图像,得到局部纹理图像;根据原始偏移场水平集理论,推导出三相模型偏移场水平集理论;用局部纹理图像代替源图像代入,构造改进的偏移场水平集模型的能量函数,最小化改进的偏移场水平集模型的能量函数,驱使轮廓收敛到区域边缘;输出分割结果。本发明能够有效抵抗声纳图像噪声干扰,准确地分割声纳图像中的三类区域,同时不增加计算量。

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