空间约束FCM与MRF结合的侧扫声呐图像分割算法

针对侧扫声呐图像斑点噪声强、目标分割困难的问题,提出了一种基于空间约束的快速模糊C均值聚类(SCFFCM)与马尔可夫随机场(MRF)相结合的分割算法。为克服噪声干扰,该算法首先基于贝叶斯最大后验概率理论在非下采样Contourlet变换域去除声呐图像中的强斑点噪声;然后为加快分割速度,提出SCFFCM算法,该算法用于给出一个较好的初始分割;接着由初始分割计算MRF模型的约束场,再根据图像邻域内灰度波动情况自适应更新结合权值,进而求解得到FCM模糊场与MRF约束场的联合场,并基于最大概率准则得到分割结果;最后,采用形态学去除分割结果中的孤立噪点,并完成孔洞填充。对仿真及实际的侧扫声呐图像的分割实验结果表明,所提算法较FCM和现有的一些FCM改进算法有更强的抗噪能力、更高的分割精度以及更快的运算速度。

BM3D与PCNN结合的海底管道侧扫声呐图像处理方法

海底管道作为油气输送的重要通道,波流冲刷作用下易发生悬跨现象,易发生疲劳破坏。侧扫声呐利用回波强度成像,是对海底管道状态检测的重要设备。复杂的海洋环境使得侧扫声呐图像不可避免地产生混合噪声而影响图像质量,因此如何有效去除噪声对侧扫声呐图像的判别与分析非常重要。针对图像的去噪问题,运用三维块匹配算法自编程序对实测的海底管道侧扫声呐图像进行去噪处理,将不同去噪方法处理结果从主观评价和客观评价指标上比较,结果表明三维块匹配算法要明显优于其他去噪方法。同时针对海底管道侧扫声呐图像分割困难的问题,提出了一种基于三维块匹配算法与脉冲耦合神经网络相结合的图像分割方法,对实测图像进行分割处理,并从图像处理效果的主观和客观评价指标进行分析,结果表明该方法较传统脉冲耦合神经网络图像分割方法有更好的分割效果,图像目标分割更加准确。