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基于标记和模糊聚类的分水岭声纳图像分割
被引：1
作者：
李轲
刘忠
李翀伦
张国栋
机构：
[1] 海军工程大学电子工程学院
关键词：
图像分割;
声纳图像;
分水岭算法;
标记;
粒子群寻优;
模糊C-均值聚类;
D O I：
10.13245/j.hust.2013.06.013
中图分类号：
TP391.41 [];
学科分类号：
080203 ;
摘要：
针对传统分水岭算法在处理声纳图像时存在严重的过分割现象,提出一种结合分割前处理和后处理两类方法优点的算法.首先利用H-min变换技术提取区域极小值和新的标记,对标记后的图像进行分水岭图像分割;然后结合改进适应度函数的粒子群全局寻优算法,从初分割的小区域中搜索出较为准确的初始聚类中心,利用这个聚类中心和改进目标函数的模糊C-均值聚类算法,再对分割后的小区域聚类,并控制迭代次数,以提高分割速度.实验结果表明:该方法能够有效消除过分割现象,提高声纳图像处理效果,有效分割率达89%,处理时间提高30%以上.
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