【摘 要】
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通过快速曲波变换将海底声纳图像分解为低频子带和各方向子带．用低频子带的标准差描述声图的整体不均匀度，各方向子带的纹理能量测度描述声图纹理的方向性和粗糙性．将构成的特征
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.60972101);疏浚技术教育部工程研究中心开放基金(No.HDCN08002)资助项目
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通过快速曲波变换将海底声纳图像分解为低频子带和各方向子带．用低频子带的标准差描述声图的整体不均匀度，各方向子带的纹理能量测度描述声图纹理的方向性和粗糙性．将构成的特征向量按SVM分类算法用于对侧扫声纳海底图像进行底质分类．对沙、泥、石3种类型海底的侧扫声纳图像进行分类实验，并与空域、小波域的分类方法相比较，表明文中方法能较好地用于海底底质分类．
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