[發明專利]一種基于模態MRF隨機場的水下前視聲納圖像分割方法

有效

• 申請號: 201610473780.0
• 申請日: 2016-06-27
• 公開（公告）號: CN107545573B
• 公開（公告）日: 2021-03-16
• 發明（設計）人: 宋三明;李巖;李智剛;李繼紅
• 申請（專利權）人: 韓國機器人融合研究院
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06T7/143;G06T5/00
• 代理公司: 沈陽科苑專利商標代理有限公司 21002
• 代理人: 王倩

1.一種基于模態MRF隨機場的水下前視聲納圖像分割方法，其特征在于包括以下步驟：

1)采用模糊C均值聚類算法對聲納圖像進行聚類得到隸屬度矩陣，并用隸屬度矩陣初始化當前圖像每個Potts單元的激活向量Q為Potts單元的狀態數即類的個數，i為像素序號；

2)設置交互參數的當前學習速率η₀為設定的初始學習速率，t為當前迭代次數；

3)采用期望最大算法估計條件參數Θ_k～(π_k；μ_k,∑_k)；

4)根據熱浴動力更新Potts單元；

5)根據熱平衡原理更新交互參數；返回步驟3)，直到交互參數的變化量Δβ≤ε且Δλ≤ε為止，ε為常數，此時得到的圖像為分割后的圖像；

所述根據熱平衡原理更新交互參數包括以下步驟：

分別求取Potts單元之間的交互權重β和Potts單元的外場的權重λ的變化量：

將兩個變化量分別與上次的β、λ相加得到當前的交互參數。

2.根據權利要求1所述的一種基于模態MRF隨機場的水下前視聲納圖像分割方法，其特征在于所述采用期望最大算法估計條件參數Θ_k～(π_k；μ_k,∑_k)包括以下步驟：

(1)計算每個像素x_{i＝1,...,H×W}屬于每個類k＝1,...,Q的概率：

其中，π_k為先驗概率，μ_k為均值，∑_k為方差；f(x_i|Θ_k)是第i個Potts單元屬于第k個類的概率，服從高斯分布；H和W分別為圖像的高度和寬度；

(2)根據似然概率最大求取條件參數：

像素的個數N＝HW。

3.根據權利要求1所述的一種基于模態MRF隨機場的水下前視聲納圖像分割方法，其特征在于所述根據熱浴動力更新Potts單元通過下式得到：

其中，局部場包括內場和外場

內場和外場分別為

其中，λ是Potts單元的外場的權重，β是Potts單元之間的交互權重；表示第i個Potts單元位于狀態k時的概率，表示第j個Potts單元位于狀態l時的概率；c_i表示第i個Potts單元的鄰域，j∈c_i表示第i個Potts單元的鄰域中的第j個Potts單元；f(x_i|Θ_k)是第i個Potts單元屬于第k個類的概率，δ_kl是Kronecker函數，且