【摘 要】
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为提高侧扫声呐图像中沉船等目标信息的识别精度和识别效率,根据盒维数、毯维数与多重分形谱的侧扫声呐图像纹理特征提取算法,构建了基于分形纹理特征的Adaboost级联分类器沉船目标识别流程。结合实测侧扫声呐图像数据进行水下沉船识别实验,并与灰度共生矩阵和Tamura纹理特征的识别结果进行对比。研究表明,基于分形纹理特征的识别方法综合考虑了图像全局与局部纹理特征,且不依赖人工选取阈值参数与特征向量,可有
【机 构】
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中国地质调查局青岛海洋地质研究所,青岛海洋科学与技术国家实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金“高频GNSS单点测速数据提取海浪参数方法研究”(41406115),中国地质调查局项目“深海调查-测量”(DD20191003),青岛市南区科技发展资金项目“轻便型GNSS浪潮测量浮标关键技术研究”(2016-3-015-ZH)。
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为提高侧扫声呐图像中沉船等目标信息的识别精度和识别效率,根据盒维数、毯维数与多重分形谱的侧扫声呐图像纹理特征提取算法,构建了基于分形纹理特征的Adaboost级联分类器沉船目标识别流程。结合实测侧扫声呐图像数据进行水下沉船识别实验,并与灰度共生矩阵和Tamura纹理特征的识别结果进行对比。研究表明,基于分形纹理特征的识别方法综合考虑了图像全局与局部纹理特征,且不依赖人工选取阈值参数与特征向量,可有效提高目标识别精度和识别效率。
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