线上期刊服务咨询,发表咨询:400-808-1701 订阅咨询:400-808-1721

基于PCNN的声纳图像纹理特征提取

刘晨晨 李晨 张之猛 自动化仪表 2009年第02期

摘要:对声纳图像的纹理特性进行了研究,根据相同灰度值的空间分布具有唯一性这个特点,将其作为图像纹理的表征。利用脉冲耦合神经网络(PCNN)简化模型得到对应于不同灰度值的二值图像序列,计算序列中每幅图像的方差,使其转化为一维的特征矢量用于侧扫声纳图像的识别,取得了很高的识别率。随后大量的自然纹理图像样本对该算法加以验证。实验结果表明,该方法提取的图像特征具有旋转不变性,能够获得高识别率,适用于实时的声纳系统。

关键词:特征提取图像识别侧扫声纳图像海底底质

单位:石家庄铁道学院计算机与信息工程分院 河北石家庄050043 邯郸学院计算机系 河北邯郸056005 哈尔滨工程大学水声工程学院 黑龙江哈尔滨150001

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

自动化仪表

统计源期刊

¥408.00

关注 27人评论|1人关注