[发明专利]一种基于MRF模型的非监督声纳图像分割方法有效
| 申请号： | 201310148765.5 | 申请日： | 2013-04-25 |
| 公开（公告）号： | CN103295226A | 公开（公告）日： | 2013-09-11 |
| 发明（设计）人： | 叶秀芬;张元科;张建国;李朋;张翠翠;王璘 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00 |
| 代理公司： | 哈尔滨市船大专利事务所 23201 | 代理人： | 张耀华 |
| 地址： | 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于MRF模型的非监督声纳图像分割方法，其特征在于：步骤一：对原始声纳图像进行高斯金字塔预处理，得到预处理后的图像；步骤二：计算出预处理后的声纳图像的灰度直方图；步骤三：根据步骤二获得的灰度直方图，计算声纳图像分类及分类个数；步骤四：根据步骤三中的图像分类个数和判别函数，计算MRF分割模型的初始化参数；将初始化参数代入MRF分割模型对声纳图像进行分割。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 mrf 模型 监督 声纳 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于MRF模型的非监督声纳图像分割方法，其特征在于： 步骤一：对原始声纳图像进行高斯金字塔预处理，得到预处理后的图像； 步骤二：计算出预处理后的声纳图像的灰度直方图； 步骤三：根据步骤二获得的灰度直方图，计算声纳图像分类及分类个数，自动确定声纳图像分类及分类个数的模型为： ![]()
其中，p(rk)为图像经过高斯金字塔处理后模型的归一化统计直方图;y1为图像是否含有阴影区的判别函数，y1∈{0,1}；y2为图像是否含有背景区的判别函数，y2∈{0,1}；y3为图像是否含有目标区的判别函数，y3∈{0,1};n为图像分类的个数，n∈{1,2,3}； 步骤四：根据步骤三中的图像分类个数和判别函数,计算MRF分割模型的初始化参数;将初始化参数代入MRF分割模型对声纳图像进行分割。
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