典型文献
结合多特征赋权的谱聚类水下多目标分割技术
文献摘要：
由于声呐图像受噪声污染严重,导致水下多目标分割存在精度低的问题.为此,提出一种自调整谱聚类结合熵权法进行多特征赋权的水下多目标分割技术.该技术首先通过自调整谱聚类对声呐图像的像素点进行聚类处理,使图像划分为多个独立的区域,然后根据多特征的互补性和冗余性统计每个区域的信息熵、亮度、对比度和狭长度等特征,利用熵权法对多特征进行赋权并筛选出最优的一个目标区域,再将该最优目标区域和所有区域进行多特征相似度匹配,最后根据相似度的匹配结果使用自适应阈值迭代法自动分割出所有的目标区域.实验结果表明没有对噪声干扰区域误分割,分割出的目标区域精度更高,验证了所提方法的有效性.
文献关键词：
目标;图像分割;聚类;特征选择;熵权法
中图分类号：
作者姓名：
刘光宇;曹禹;曾志勇;赵恩铭;邢传玺
作者机构：
大理大学工程学院,云南大理671003;哈尔滨工程大学物理与光电工程学院,黑龙江哈尔滨150001;云南民族大学电气信息工程学院,云南昆明650031
文献出处：
引用格式：
[1]刘光宇;曹禹;曾志勇;赵恩铭;邢传玺-.结合多特征赋权的谱聚类水下多目标分割技术)[J].湖南大学学报（自然科学版）,2022(10):51-60
A类：
B类：
多特征,谱聚类,目标分割,声呐图像,噪声污染,自调,像素点,图像划分,互补性,冗余性,信息熵,亮度,对比度,狭长,目标区域,特征相似度,相似度匹配,自适应阈值,阈值迭代,迭代法,自动分割,割出,噪声干扰,区域精度,图像分割,特征选择
AB值：
0.374898
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