典型文献
基于对象的多波束背散射图像底质分类
文献摘要：
针对传统多波束背散射图像底质分类中基于角响应特征分类分辨率低、基于像素统计性特征分类抗噪性低的问题,提出一种基于对象的多波束背散射图像底质分类方法.首先,采用通用背散射处理流程形成辐射畸变改正后的地理编码背散射图;然后,利用简单线性迭代聚类算法(SLIC)对背散射图像进行分割,获得内部均一、边界清晰的对象块;最后,对每个对象块提取其统计性特征,构建特征向量,并以K-means++为分类器实现底质类别划分.该方法提高了底质分类的可靠性,取得了86.96％的分类精度.
文献关键词：
基于对象;多波束;背散射;SLIC(简单线性迭代聚类算法);K-means++
中图分类号：
作者姓名：
夏显文
作者机构：
中交第三航务工程局有限公司,上海200032
文献出处：
引用格式：
[1]夏显文-.基于对象的多波束背散射图像底质分类)[J].水运工程,2022(05):21-25,71
A类：
B类：
基于对象,多波束,背散射,底质分类,角响应,响应特征,特征分类,像素,抗噪性,分类方法,处理流程,畸变,改正,地理编码,简单线性迭代聚类,聚类算法,SLIC,均一,特征向量,means++,分类器,类别划分,分类精度
AB值：
0.317027
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