| 改进区域生长算法的海洋航道浅剖底质层界智能识别 |
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| 引用本文： | 蒋廷臣,孟皓凡,王晓,王朝金,杨毅,宁尧尧,闫玉茹.改进区域生长算法的海洋航道浅剖底质层界智能识别[J].测绘学报,2024(3):493-502. |
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| 作者姓名： | 蒋廷臣 孟皓凡 王晓 王朝金 杨毅 宁尧尧 闫玉茹 |
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| 作者单位： | 1. 江苏海洋大学海洋技术与测绘学院;2. 江苏省海洋遥感工程研究中心;3. 武汉长江航道救助打捞局;4. 上海达华测绘科技有限公司;5. 自然资源部滨海盐沼湿地生态与资源重点实验室 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(41004003)；;江苏省水利科技项目(2020058)； |
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| 摘 要： | 海底勘测对海洋资源开发利用保护、海洋工程建设和国防安全等具有重要意义，浅地层剖面仪是一种能够勘测海底浅表层底质分布的声学设备，目前剖面仪的底质识别精度取决于操作者的主观性，可靠性较差，为提高效率和解译精度，需进一步研究底质层界自动识别模型。本文提出了适用于海底底质层界识别且不需要人工干预的区域生长改进算法，即在灰度映射和噪声剔除研究的基础上，研究根据迭代最大类间差算法提取图像层界骨架信息，将骨架信息作为初始生长点位，以流变特性修正生长指向，结合灰度加权映射曲线和峰谷波长约束生长邻域，通过本文算法分割层界，提取边缘、连接成线，从而实现海底底质层界识别。连云港港航道浅剖实测数据试验证明，本文算法能够有效识别底质层界，且识别精度达到厘米级，满足海底底质解译分析要求。
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| 关 键 词： | 浅地层剖面仪 底质层界 最大类间差算法 区域生长算法 自动识别 |
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