【摘 要】
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为了提高对超像素激光侧扫声呐图像的识别能力,需要进行图像融合分割处理,提出一种基于粒子群优化算法在激光侧扫声呐图像融合和分割算法。构建超像素激光侧扫声呐图像成像模
【基金项目】
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江西省教育厅科学技术研究项目(No.GJJ181161)
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为了提高对超像素激光侧扫声呐图像的识别能力,需要进行图像融合分割处理,提出一种基于粒子群优化算法在激光侧扫声呐图像融合和分割算法。构建超像素激光侧扫声呐图像成像模型,采用局部区域活动轮廓检测方法进行图像的边缘轮廓检测,采用均值降噪方法进行模糊激光侧扫声呐图像降噪滤波,在邻域内采用灰度边缘信息重组方法进行图像区域融合性增强处理,采用粒子群自适应寻优方法进行图像的块分割和模板匹配,提取图像的超像素特征量,根据图像灰度值与邻域均值实现图像的自适应融合分割。仿真结果表明,采用该方法能有效实现超像素激光侧扫声呐图像信息融合和分割处理,分割精度较高,图像信息增强性能较好,从而提高了图像识别和目标检测能力。
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