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基于二次反锐化掩模的多特征侧扫声纳成像海底底质分类 被引量：6
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作者 杨词银 许枫 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第10期1841-1844,共4页
提出了一种二次反锐化掩模算子(QUM),用于从图像中提取等比重的边缘和细节信息.把图像的平均边缘细节量(QUM)、平均纹理能量(TEM)和标准差(σ)相结合,构成本文的三维特征矢量(QUM,TEM,σ),用于对侧扫声纳海底图像进行底质分类.利用该特... 提出了一种二次反锐化掩模算子(QUM),用于从图像中提取等比重的边缘和细节信息.把图像的平均边缘细节量(QUM)、平均纹理能量(TEM)和标准差(σ)相结合,构成本文的三维特征矢量(QUM,TEM,σ),用于对侧扫声纳海底图像进行底质分类.利用该特征矢量(QUM,TEM,σ)对泥、沙、石三种类型海底的150幅侧扫声纳图像进行分类实验,获得了最高96.7%、最低90.7%的识别率,而利用常用的灰阶共生矩阵方法的分类识别率为87.3%,表明本文方法能较好地用于海底底质分类. 展开更多
关键词 二次反锐化掩模 纹理能量 海底底质分类 侧扫声纳成像
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