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一种基于Radon变换和Snake模型的声呐图像目标分割方法 

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申请/专利权人:大理大学

摘要:一种基于Radon变换和Snake模型的声呐图像目标分割方法,它属于声呐图像分割技术领域。本发明解决了现有声呐图像分割方法存在分割结果的准确性差、分割效率低以及训练数据需求量大的问题。本发明首先对声呐图像进行Radon变换,将声呐图像目标的前景目标区域和背景区域实现分离;再引入Snake模型,通过能量最小化过程获取目标的精确轮廓边界并分割;最后采用形态学处理来进一步优化分割结果。实现了声呐图像目标分割的完整性,且分割后目标边缘保持能力较好,有效地提高了分割的准确性、效率和稳定性。同时分割过程不需要使用依赖于大量训练数据的深度学习模型。本发明方法可以应用于声呐图像目标分割。

主权项:1.一种基于Radon变换和Snake模型的声呐图像目标分割方法,其特征在于,所述方法具体包括以下步骤:步骤一、对采集的原始声呐图像进行预处理后,获得预处理后的声呐图像;步骤二、对预处理后的声呐图像进行Radon变换,根据Radon变换结果初步确定出声呐图像中的目标区域图像;步骤三、根据步骤二确定出的目标区域图像获取初始的目标轮廓,再通过最小化Snake模型的能量函数对初始的目标轮廓进行处理,获得最终的目标轮廓;最终的目标轮廓内的区域即为最终确定的目标区域。

全文数据:

权利要求:

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