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融合多尺度统计信息模糊C均值聚类与Markov随机场的小波域声纳图像分割
  • ISSN号:1000-1093
  • 期刊名称:《兵工学报》
  • 时间:0
  • 分类:TB566[交通运输工程—水声工程;理学—物理;理学—声学;一般工业技术]
  • 作者机构:[1]三峡大学水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室,湖北宜昌443002, [2]三峡大学计算机与信息学院,湖北宜昌443002
  • 相关基金:国家自然科学基金重点项目(U1401252);国家自然科学基金项目(61272237); 水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室开放基金项目(2015KLA05)三峡地区地质灾害与生态环境湖北省协同创新中心、三峡大学水利与环境学院王从锋教授及其团队提供声纳视频数据及参与相关问题讨论.
中文摘要:

声纳图像成像质量差、特征信息弱,目标分割存在一定困难,为此提出一种融合多尺度统计信息的模糊C均值(FCM)聚类与Markov随机场(MRF)的小波域声纳图像分割算法。小波域中低频信息统计特性描述了低频不同区域像素聚类情况,高频信息反映了该方向纹理特征,依据低频子带的统计峰值选取FCM初始聚类中心,应用小波域FCM聚类算法对声纳图像进行预分割,抑制噪声的影响,提高了预分割的准确性;构建初分割后图像的多尺度MRF模型,尺度间节点标记的相关性采用1阶Markov性表征,尺度内构建2阶邻域系统描述系数间的标记联系,标记场采用双点多级逻辑模型建模,同一标记的系数特征场采用高斯模型建模,弥补了MRF算法中层次信息和轮廓信息描述的不足;应用迭代条件模型算法求其最小能量下的标记场,实现声纳图像分割。从视觉主观效果和客观评价指标两方面的实验结果验证表明,该算法分割声纳图像均优于FCM聚类算法和MRF算法,分割的声纳图像边缘与细节的清晰度、精细度均有一定程度改善。

英文摘要:

Because of poor quality, weak feature information, and difficult target segmentation in sonar image, a sonar image segmentation algorithm based on fusing the fuzzy C-means (FCM) clustering of multi-scale statistical information and Markov random field (MRF) in the wavelet domain is proposed. In the wavelet domain, the low-frequency information depicts the clustering of pixels in different regions, and the high-frequency information reflects the texture feature in that direction. The proposed algorithm selects FCM initial cluster center from the low-frequency sub-band statistical peak value, and FCM algorithm is used for the pre-segmentation of sonar image and the suppression of the noise to improve the ac- curacy of pre-segmentation. The algorithm is used to construct multi-scale MRF model, and the correla- tion of inter-scale node marks is characterized by first order Markov. The intra-scale label connection a- mong the description coefficients of two-order neighborhood system is constructed, double-point Multi-level Logistic (MLL) model is used in the label field, and Gauss model is used in the same-marked coefficient characteristic field, thus remeding the described shortfalls of hierarchical and silhouette information in MRF algorithm. The algorithm uses iteration condition model (ICM) algorithm to obtain its label fields for the minimum energy to realize the sonar image segmentation. The experimental results show that the proposed algorithm is better than FCM algorithm and MRF model algorithm, and the clarity and precision of the edge and details in the segmented sonar image are improved in a certain degree.

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期刊信息
  • 《兵工学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国兵工学会
  • 主编:许毅达
  • 地址:北京2431信箱
  • 邮编:100089
  • 邮箱:acta@cn-bgxh.cn
  • 电话:010-68962718 68963060
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-1093
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2176/TJ
  • 邮发代号:82-144
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:15352