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| 基于PCNN的声纳图像纹理特征提取 | |
| 引用本文： | 刘晨晨,李晨,张之猛.基于PCNN的声纳图像纹理特征提取[J].自动化仪表,2009,30(2). |
| 作者姓名： | 刘晨晨 李晨 张之猛 |
| 作者单位： | 1. 石家庄铁道学院计算机与信息工程分院,河北,石家庄,050043 2. 邯郸学院计算机系,河北,邯郸,056005 3. 哈尔滨工程大学水声工程学院,黑龙江,哈尔滨,150001 |
| 摘 要： | 对声纳图像的纹理特性进行了研究,根据相同灰度值的空间分布具有唯一性这个特点,将其作为图像纹理的表征.利用脉冲耦合神经网络(PCNN)简化模型得到对应于不同灰度值的二值图像序列,计算序列中每幅图像的方差,使其转化为一维的特征矢量用于侧扫声纳图像的识别,取得了很高的识别率.随后大量的自然纹理图像样本对该算法加以验证.实验结果表明,该方法提取的图像特征具有旋转不变性,能够获得高识别率,适用于实时的声纳系统. |
| 关 键 词： | 脉冲耦合神经网络(PCNN) 特征提取 图像识别 侧扫声纳图像 海底底质 |
PCNN-based Texture Feature Extraction of Sonar Images |
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| Liu Chenchen,Li Chen,Zhang Zhimeng.PCNN-based Texture Feature Extraction of Sonar Images[J].Process Automation Instrumentation,2009,30(2). | |
| Authors: | Liu Chenchen Li Chen Zhang Zhimeng |
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| Keywords: | |
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