【摘 要】
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针对声呐图像的特点，提出了一种新的基于马尔可夫随机场（ MRF）的非监督声呐图像自动分割方法。研究发现，声呐图像混响区基本上都服从高斯分布，然而，其直方图离散化的分布效果不利于
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金资助项目(F201416)
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针对声呐图像的特点，提出了一种新的基于马尔可夫随机场（ MRF）的非监督声呐图像自动分割方法。研究发现，声呐图像混响区基本上都服从高斯分布，然而，其直方图离散化的分布效果不利于图像的自动分割，因此，通过一种快速有效的高斯金字塔模型对声呐图像进行预处理，使得处理后的声呐图像的海底混响区直方图服从高斯分布。在此基础上提出了一个能够自动确定声呐图像分类个数的模型，并通过该模型结合一种局部能量极值化的方法对马尔科夫模型的初始化参数进行估计，从而形成一种完全自动的声呐图像分割模型。最后，利用该模型对声呐图像数据进行
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