【摘 要】
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在海洋工程中(如海洋石油平台、海底光缆、海底管道、海底沉船和海底矿石等),水下目标的探查和识别检测离不开水下视觉图像处理技术的研究与发展.本文针对水下图像的特点,介
【机 构】
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大连理工大学船舶工程学院船舶CAD工程中心,大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室,中国·大连
【出 处】
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2012中国大连国际海事展览会论坛及技术交流会
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在海洋工程中(如海洋石油平台、海底光缆、海底管道、海底沉船和海底矿石等),水下目标的探查和识别检测离不开水下视觉图像处理技术的研究与发展.本文针对水下图像的特点,介绍了一种应用蚁群优化技术进行水下图像特征提取的新方法.蚁群优化算法是一种元启发式算法,它已在许多领域得到广泛的应用.为了探索蚁群算法在水下图像特征自动提取中的多样性、适当性和鲁棒性,本文引入了模糊聚类分析算法对蚁群算法进行了改进.通过与标准的特征提取Sobel算子和Canny算子的相比较,本文方法比较适合于水下图像边缘特征的提取.实验结果也表明了该方法的有效性和可靠性,并且获得了令人满意的图像特征提取效果.
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