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基于SOFM网络的声图非监督分类
引用本文:曾旭平,阳凡林,李陶,赵建虎.基于SOFM网络的声图非监督分类[J].武汉大学学报(信息科学版),2004,29(11):977-980.
作者姓名:曾旭平  阳凡林  李陶  赵建虎
作者单位:1. 中交公路规划设计院,北京市东四前炒面胡同33号,100010
2. 山东科技大学地球信息科学与工程学院,泰安市岱宗大街223号,271019
3. 武汉大学测绘学院,武汉市珞喻路129号,430079
基金项目:国家自然科学基金资助项目 ( 4 0 0 0 40 0 1)
摘    要:利用局部窗口内的灰度纹理共生矩阵的统计量、灰度均值和两个分维数作为特征矢量,利用SOFM网络进行非监督分类侧扫声纳海底图像,通过实测数据验算,取得了理想的效果。

关 键 词:侧扫声纳  SOFM网络  共生矩阵  分形  分类
文章编号:1671-8860(2004)11-0977-04
修稿时间:2004年6月20日

Sonar Image Clustering Analysis by SOFM
ZENG Xuping,YANG Fanlin,LI Tao,ZHAO Jianhu.Sonar Image Clustering Analysis by SOFM[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2004,29(11):977-980.
Authors:ZENG Xuping  YANG Fanlin  LI Tao  ZHAO Jianhu
Institution:ZENG Xuping 1 YANG Fanlin 2 LI Tao 3 ZHAO Jianhu 3
Abstract:Seabed image is clustered according to SOFM network. The feature vectors are average intensity, six statistics of texture and two dimensions of fractal. It takes the spatial correlation between different pixels and the terrain coarseness into consideration. Double blanket algorithm is used to calculate dimension. Because a uniform fractal may not be sufficient to describe a seafloor, two dimensions are calculated, respectively, by the upper blanket and the lower blanket. Dimensions are different in across-track and along-track, so the average of four directions is used to solve this problem.
Keywords:side-scan sonar  SOFM network  co-occurrence matrix  fractal  classification
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