【摘 要】
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合成孔径声呐图像的信噪比低于普通光学图像，使图像分割成为合成孔径声呐图像处理中的重要环节。本文研究了表示合成孔径声呐图像数据分布的瑞利混合模型，结合马尔科夫随机场模
【机 构】
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中国科学院声学研究所,中国科学院大学
【基金项目】
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国家自然科学基金(11174313;11204343;11304343);中科院声学所青年人才领域前沿(Y454311211)项目资助
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合成孔径声呐图像的信噪比低于普通光学图像，使图像分割成为合成孔径声呐图像处理中的重要环节。本文研究了表示合成孔径声呐图像数据分布的瑞利混合模型，结合马尔科夫随机场模型，将其应用于声呐图像水下目标（亮区）分割；通过最大期望算法分别估计目标和背景的瑞利混合模型参数，并利用该参数使用Graphcut方法进行马尔科夫随机场图像分割，通过重复迭代，最后形成稳定的目标分割结果；对实际的声呐图像进行了数据分析及目标分割，结果表明瑞利混合模型在描述合成孔径声呐声图上有良好的性能，可以改善目标分割的效果。
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做了多年的班主任工作,积累了一些经验,归纳起来与同行交流,期望把工作做得更加出色.
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