空间约束FCM与MRF结合的侧扫声呐图像分割算法.pdf

空间约束FCM与MRF结合的侧扫声呐图像分割算法.pdf,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。