论文部分内容阅读
为证实灰度信息在声呐图像中的重要价值,并获得有利于声呐图像目标分割的最佳增益值,研究了不同声呐增益值下,鲟鱼声呐图像灰度分布的形态差异,并基于灰度直方图分布信息的最大熵阈值分割算法对俄罗斯鲟(Acipenser gueldenstaedti Brandt)目标进行了分割,根据分割结果得到了最佳声呐增益值,即Gain=15 d B。充分说明了在较优的声呐增益值下获取的声呐图像,即使目标形状发生严重变形时,利用其灰度直方图分布信息也能进行很好的目标分割,从而为解决鲟鱼声呐图像目标识别以及跟踪提供参考依据。