海底小目标声呐图像一维最大熵分割的改进方法

郭海涛; 杨志民; 田坦; 戴愚志

海底小目标声呐图像一维最大熵分割的改进方法

1.
西北师范大学, 物理与电子工程学院, 甘肃, 兰州, 730070;中国船舶重工集团公司, 第760研究所, 辽宁, 大连, 116013
2.
西北师范大学, 物理与电子工程学院, 甘肃, 兰州, 730070
3.
哈尔滨工程大学, 水声工程学院, 黑龙江, 哈尔滨, 150001
4.
天津大学, 建筑工程学院, 天津, 300072

基金项目: 中国博士后科学基金资助项目(2005037531)

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出版历程
- 收稿日期: 2006-11-21
- 修回日期: 2007-01-09

A improved method based on the one-dimensional maximum entropy for segmentation of a sonar image from a small underwater target

1.
College of Physics and Electronic Engineering, Northwest Normal University, Lanzhou 730070, China;No. 760 Research Institute, China Shipbuilding Industry Corporation, Dalian 116013, China
2.
College of Physics and Electronic Engineering, Northwest Normal University, Lanzhou 730070, China
3.
College of Underwater Acoustic Engineering, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China
4.
School Civil Engineering, Tianjin University, Tianjin 300072, China

摘要

摘要: 作为海洋高新技术,水声技术日益成为海洋水下探测的主要手段,而且有时是惟一的手段(比如对浑水或对远距离的情况).海底物体搜索、海底救捞、海底探宝、海底“黑烟囱”探测、海底施工以及海洋军事活动(如探测水雷)等多方面都涉及海底小目标(这里的“目标”泛指物体,包括各种人工制造物和自然形成物)探测.对海底小目标探测是一个困难而有意义的课题.高分辨成像声呐在海底小目标探测方面具有良好的应用前景.将高分辨成像声呐应用于海底小目标探测,图像处理是关键.图像分割是图像处理中的主要问题,也是机器视觉领域低层视觉中的主要问题,同时它又是一个经典难题.
- 声呐图像 /
- 图像分割 /
- 属性直方图 /
- 熵 /
- 阈值
- sonar image /
- image segmentation /
- bound histogram /
- entropy /
- threshold

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参考文献(4)

郭海涛,孙大军,田坦.属性直方图及其在声呐图像模糊增强中的应用[J].电子与信息学报,2002,24(9):1 287-1 290.

卢逢春,张殿伦,郭海涛.基于属性直方图的图像分割方法及其在声呐图像分割中的应用[J].哈尔滨工程大学学报,2002,23(3):1-3.

郭海涛,田坦,王连玉,等.利用二维属性直方图的最大熵图像分割方法[J].光学学报,2006,26(4):506-509.

KAPUR J N,SAHOO P K,WONG A K C.A new method for gray-level picture thresholding using the entropy of the histogram[J].Computer Vision,Graphics and Image Processing,1985,29(3):273-285.

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