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文檔簡介
1、本論文主要是對水聲圖像中的閾值分割技術(shù)及智能優(yōu)化算法在水聲圖像分割中應(yīng)用的研究。主要包括基于最大類問差方法的水聲圖像閾值分割、基于最大熵方法的水聲圖像閾值分割和智能優(yōu)化算法在水聲圖像分割中的應(yīng)用。
本論文首先研究了基于最大類間差方法的水聲圖像分割,分別對經(jīng)典的最大類間差方法和改進(jìn)的類間差方法進(jìn)行了研究;結(jié)合水聲圖像的特點,將最大類間差方法擴(kuò)展到雙閾值分割,并提出了一種放松背景類內(nèi)距離的雙閾值最大類間差方法,更適用于水聲圖像
2、分割。
其次,研究了基于最大熵方法的水聲圖像分割,分別對一維熵、二維熵和改進(jìn)的二維熵方法進(jìn)行了研究,并針對水聲圖像的特點,提出了基于修正的二維熵的水聲圖像分割算法,該方法不但可以根據(jù)需要自由選擇暗區(qū)或者亮區(qū),并且在噪聲較大的情況下,由于去除了一部分干擾像素,可以得到的更好的分割結(jié)果圖,噪聲更小,分割效果更好。
最后,研究了智能優(yōu)化算法,并將其應(yīng)用于水聲圖像閾值分割,對復(fù)雜度較高、運(yùn)行速度較慢的閾值分割算法進(jìn)行
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