基于遺傳算法的水聲圖像分割技術(shù)研究.pdf

1、隨著人們對(duì)海洋的不斷開發(fā),聲納技術(shù)在其中扮演著越來越重要的角色。而且水下聲納圖像資料在人類獲得的水下信息資料中占有很大的比例。如何從這些圖像資料中把所需要的信息提取出來是一個(gè)有意義的課題,完成該課題必然離不開對(duì)圖像識(shí)別技術(shù)的研究,而在該技術(shù)的實(shí)現(xiàn)過程中,水聲圖像的分割是最為關(guān)鍵的一步。為此,論文對(duì)水下聲納圖像分割技術(shù)進(jìn)行了深入的研究。
　　首先,論文介紹了圖像分割技術(shù)的背景、意義,并對(duì)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行了分析。闡述了圖像處理的基本

2、理論知識(shí)以及圖像分割算法的三大分類具體包括基于區(qū)域的、基于邊緣檢測的和基于特定理論的分割算法。
　　其次,論文簡要介紹了圖像分割的概念,研究了一些經(jīng)典的閾值分割算法并歸納了它們的優(yōu)缺點(diǎn)。重點(diǎn)研究了最大類間方差法(Otsu),并結(jié)合水聲圖像的特點(diǎn),研究了兩種改進(jìn)的最大類間方差法,分別適合提取水聲圖像的目標(biāo)、陰影部分。
　　然后,論文研究了智能優(yōu)化算法中的遺傳算法,針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法在水聲圖像分割中的不足,研究了遺傳算法的改進(jìn)算法