公开(公告)号：CN105405125B

公开(公告)日：2018-05-18

申请号：CN201510706021.X

申请日：2015-10-27

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 王兴梅 ,  吴艳霞 ,  滕旭阳 ,  刘志鹏 ,  宋洪涛 ,  王永华

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06T5/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种自适应阶梯初始化的窄带Chan‑Vese模型水下多目标分割方法，包括以下步骤，步骤一：声纳图像平滑去噪处理后，根据块方式的k‑均值聚类算法完成初始分割，初步判断水下目标的位置；步骤二：确定阶梯区域，确定自适应阶梯初始化零水平集函数；步骤三：利用Chan‑Vese模型窄带水平集进行声纳图像分割，完成水下多目标区域的两类和三类分割；步骤四：对分割结果进行基于Chan‑Vese模型的客观定量分析。本发明采用Chan‑Vese模型窄带水平集进行声纳图像分割，能完成局部寻优，避免已有水平集方法的全局搜索，使分割结果中噪声的影响降到最小，能进一步提高分割精度和速度。

公开(公告)号：CN105405125A

公开(公告)日：2016-03-16

申请号：CN201510706021.X

申请日：2015-10-27

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 王兴梅 ,  吴艳霞 ,  滕旭阳 ,  刘志鹏 ,  宋洪涛 ,  王永华

IPC: G06T7/00 ,  G06K9/62

CPC classification number: G06K9/6223 ,  G06T2207/20116

Abstract: 本发明公开了一种自适应阶梯初始化的窄带Chan-Vese模型水下多目标分割方法，包括以下步骤，步骤一：声纳图像平滑去噪处理后，根据块方式的k-均值聚类算法完成初始分割，初步判断水下目标的位置；步骤二：确定阶梯区域，确定自适应阶梯初始化零水平集函数；步骤三：利用Chan-Vese模型窄带水平集进行声纳图像分割，完成水下多目标区域的两类和三类分割；步骤四：对分割结果进行基于Chan-Vese模型的客观定量分析。本发明采用Chan-Vese模型窄带水平集进行声纳图像分割，能完成局部寻优，避免已有水平集方法的全局搜索，使分割结果中噪声的影响降到最小，能进一步提高分割精度和速度。