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一种基于稀疏表示声纳图像识别方法  
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【英文篇名】 Gray Level-Gradient Co-Occurrence Matrix Based Sparse Representation for Sonar Image Recognition
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【作者】 郝燕玲; 王梁; 张振兴;
【英文作者】 Hao Yanling; Wang Liang; Zhang Zhenxing(College of Automation; Harbin Engineering University; Harbin 150001; China);
【作者单位】 哈尔滨工程大学自动化学院;
【文献出处】 中国航海 , Navigation of China, 编辑部邮箱 2011年 03期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 船舶、舰船工程; 声纳图像识别; 灰度-梯度共生矩阵; 稀疏表示; 特征; 纹理信息;
【英文关键词】 ship; naval engineering; sonar image recognition; gray level-gradient co-occurrence matrix; sparse representation; feature; texture information;
【摘要】 提出了一种基于灰度-梯度共生矩阵的稀疏表示声纳图像识别方法。该方法采用灰度-梯度共生矩阵对声纳图像进行特征提取,特征提取结果相比全局的特征提取包含了声纳图像的重要的纹理信息;并结合稀疏表示的分类方法对声纳图像进行识别。实验表明,该方法既满足了对声纳图像进行识别实时性,又提高了识别的准确性。
【英文摘要】 This paper proposes a new sonar image recognition method based on gray level-gradient co-occurrence matrix sparse representation.The gray level-gradient co-occurrence matrix is used to extract the feature of sonar images.Compared with the result of global feature extraction,the result of this new method contains important texture information.The sonar image is recognized by sparse representation classification.The simulation result shows that the proposed method not only recognizes the sonar image in real t...
【基金】 国家自然科学基金(60904087)
【更新日期】 2011-09-21
【分类号】 U666.73
【正文快照】 近年来,随着声成像技术的发展,声纳图像在海洋技术领域的应用日益广泛,利用声纳图像进行目标识别己经成为该领域研究的一个热点问题[1]。该项技术在自主式水下潜器(Automatic UnderwaterVehicle,AUV)上的成功应用,对军事,海洋勘探及海洋资源开发的发展有着深远的影响。水声图像

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