基于K-means聚類(lèi)與數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的側(cè)掃聲吶圖像目標(biāo)輪廓自動(dòng)提取方法

基于K-means聚類(lèi)與數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的側(cè)掃聲吶圖像目標(biāo)輪廓自動(dòng)提取方法基于K-means聚類(lèi)與數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的側(cè)掃聲吶圖像目標(biāo)輪廓自動(dòng)提取方法摘要：側(cè)掃聲吶成像是一種常用的海洋探測(cè)技術(shù)，用于獲取水下目標(biāo)的圖像信息。然而，側(cè)掃聲吶圖像通常具有復(fù)雜的背景干擾和目標(biāo)分布不均等等問(wèn)題，使得目標(biāo)輪廓的自動(dòng)提取變得困難。為了解決這一問(wèn)題，本文提出了一種基于K-means聚類(lèi)與數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的側(cè)掃聲吶圖像目標(biāo)輪廓自動(dòng)提取方法。關(guān)鍵詞：側(cè)掃聲吶；目標(biāo)輪廓；自動(dòng)提??；K-means聚類(lèi)；數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)1.引言側(cè)掃聲吶成像是一種利用聲波在水下傳播原理，獲取水下目標(biāo)的圖像信息的技術(shù)。它通過(guò)激發(fā)聲波并接收回波，根據(jù)聲波的傳播時(shí)間和強(qiáng)度信息，可以獲取水下目標(biāo)的空間位置和形狀等特征。側(cè)掃聲吶成像具有成本低、效率高、非接觸等優(yōu)點(diǎn)，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于海洋資源勘探、水下考古等領(lǐng)域。然而，側(cè)掃聲吶圖像通常存在著一些問(wèn)題，如背景干擾復(fù)雜、目標(biāo)分布不均等等。這些問(wèn)題給目標(biāo)輪廓的自動(dòng)提取帶來(lái)了很大的困難。因此，如何有效地提取出目標(biāo)輪廓，是側(cè)掃聲吶圖像分析中一個(gè)重要的研究課題。2.相關(guān)工作過(guò)去的研究中，已經(jīng)提出了一些目標(biāo)輪廓提取的方法。其中，基于邊緣檢測(cè)的方法是最常見(jiàn)的一種。邊緣檢測(cè)可以通過(guò)檢測(cè)圖像中灰度值變化較大的地方，提取出目標(biāo)輪廓。然而，側(cè)掃聲吶圖像中存在著很多干擾，使得邊緣檢測(cè)不準(zhǔn)確。因此，研究者們提出了一些改進(jìn)的方法，如基于Canny算子的邊緣檢測(cè)、基于自適應(yīng)閾值的邊緣檢測(cè)等。這些方法能夠在一定程度上提高目標(biāo)輪廓提取的準(zhǔn)確性，但仍然存在一定的局限性。為了進(jìn)一步改善目標(biāo)輪廓提取的效果，本文提出了一種基于K-means聚類(lèi)與數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的側(cè)掃聲吶圖像目標(biāo)輪廓自動(dòng)提取方法。該方法將聲吶圖像進(jìn)行分割，得到目標(biāo)和背景像素，然后利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法進(jìn)一步提取目標(biāo)輪廓。下面將詳細(xì)介紹該方法的具體步驟。3.方法步驟3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理側(cè)掃聲吶圖像通常存在著一些噪聲，為了提高目標(biāo)輪廓提取的準(zhǔn)確性，首先需要對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理。預(yù)處理的主要目標(biāo)是去除噪聲和增強(qiáng)圖像的對(duì)比度。常用的預(yù)處理方法包括中值濾波、高斯濾波等。具體選擇哪種方法，可以根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整。3.2基于K-means聚類(lèi)的分割分割是目標(biāo)輪廓提取的第一步，通過(guò)將圖像劃分成不同的區(qū)域，使得每個(gè)區(qū)域內(nèi)的像素具有相似的特征。本文采用K-means聚類(lèi)算法來(lái)對(duì)聲吶圖像進(jìn)行分割。K-means聚類(lèi)是一種常用的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，它將數(shù)據(jù)集分成K個(gè)簇，使得每個(gè)簇內(nèi)的點(diǎn)盡量相似，而不同簇之間的點(diǎn)盡量不相似。3.3數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的目標(biāo)輪廓提取分割之后，得到了圖像的目標(biāo)和背景像素。接下來(lái)，利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法進(jìn)一步提取目標(biāo)輪廓。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)是一種基于圖像形態(tài)學(xué)理論的圖像處理方法，它通過(guò)結(jié)構(gòu)元素的腐蝕和膨脹操作，改變圖像的形狀和結(jié)構(gòu)，從而提取出感興趣的目標(biāo)。在本文中，將采用結(jié)構(gòu)元素的膨脹操作來(lái)提取目標(biāo)輪廓。膨脹操作可以將目標(biāo)區(qū)域擴(kuò)展，并與背景區(qū)域相交。通過(guò)對(duì)膨脹后的圖像進(jìn)行減法操作，即可得到目標(biāo)輪廓。為了進(jìn)一步提高輪廓的準(zhǔn)確性，還可以對(duì)輪廓進(jìn)行平滑處理，刪除過(guò)小或過(guò)大的連通區(qū)域。4.實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析本文對(duì)一組實(shí)際采集的側(cè)掃聲吶圖像進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，評(píng)估了所提方法的有效性和準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于K-means聚類(lèi)與數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法能夠較好地提取出目標(biāo)輪廓，并且在復(fù)雜背景下具有較好的抗干擾能力。與傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)方法相比，該方法能夠更準(zhǔn)確地提取出目標(biāo)輪廓，并且能夠在一定程度上提高目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性。5.結(jié)論本文提出了一種基于K-means聚類(lèi)與數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的側(cè)掃聲吶圖像目標(biāo)輪廓自動(dòng)提取方法。通過(guò)將聲吶圖像進(jìn)行分割，并利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法提取目標(biāo)輪廓，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示該方法能夠較好地提取出目標(biāo)輪廓，并且具有較好的魯棒性和抗干擾能力。然而，該方法的性能還有一定的局限性，仍然需要進(jìn)一步的改進(jìn)和優(yōu)化。希望本文的研究能夠?yàn)閭?cè)掃聲吶圖像目標(biāo)輪廓提取提供一定的參考和借鑒。參考文獻(xiàn)：[1]LiC,ChengHD,ChengJC,etal.AutomatedpediatricboneageassessmentmethodusingimprovededgeinformationandK-meansclustering[J].IEEETransactionsonInformationTechnologyinBiomedicine,2012,16(6):1134-1141.[2]GonzalezRC,WoodsRE.Digitalimageprocessing[M].PearsonEducationIndia,2009.[3]DoshiM,ShingalaD.ContentbasedimageretrievalusingK-meanscl