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基于灰度波动的水下图像分割

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为了改善低对比度、富含噪声以及非均匀亮度的水下图像的分割效果,本文提出一种基于图像灰度波动特征的分割方法,该方法采用了非对称的自适应中值滤波的方法来改善图像的前景目标与背景之间的边缘特性,分别从行和列的方向上检测出大尺度的波峰和波谷,再通过局部阈值分割来确定图像中的前景目标边缘,最后将行与列的分割结果取交集,得到图像分割的最终结果.仿真结果表明:与基于模糊熵或者模糊聚类的图像分割方法相比,本文的算法性能更优,分割效果更好.
Underwater image segmentation based on grayscale wave

颜明重、黄冰逸、朱大奇

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上海海事大学 水下机器人与智能系统实验室,上海201306

图像分割 灰度波动 水下图像 中值滤波 非均匀光照 模糊熵 模糊聚类 主元分析

国家自然科学基金上海市自然科学基金

5157533617ZR1412400

2020

10.11990/jheu.201906036

哈尔滨工程大学学报
哈尔滨工程大学

哈尔滨工程大学学报

CSTPCDCSCD北大核心EI
影响因子：0.655
ISSN：1006-7043
年,卷(期)：2020.41(9)
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