论文部分内容阅读
通过分析合成孔径声纳图像中不同目标统计特性参数间的差异，提出了一种利用新特征空间的SAS图像目标分类算法。该算法用马尔可夫随机场分割算法找到感兴趣区域，提取阴影的几何参数和目标的归一化中心矩，并且将目标、阴影、背景之间统计特性的分布参数之差与前两者构成新的特征空间。利用克一均值聚类算法对三类目标进行分类。合成孔径声纳湖试数据验证了算法的有效性。