一种基于直方图改进的FCM聚类水下图像分割算法
在水下环境中，由于存在着水体对光线的吸收以及照明不均等原因，水下图像具有信噪比低、边缘模糊等特点。如果直接使用传统的分割方法，对水下图像进行处理后的效果较差。传统的模糊C均值聚类算法尽管能实现某些特定的分割任务，但是实时性较差。而智能水下机器人中视觉识别系统的使命是快速、准确地处理获得的水下目标的相关信息，并及时反馈给计算机来指导AUV进行下一步的任务。签此，本文旨在提出一种基于灰度图像直方图信息的FCM算法，在保证分割质量的前提下，实现快速聚类。实验结果表明，新算法能够获得较好的分割效果和质量，同时大大提高了处理的速度，达到了AUV的对实时性的需求。
水下图像分割 灰度直方图 模糊C均值 智能水下机器人 视觉识别
王士龙 万磊 唐旭东
哈尔滨工程大学水下机器人技术国防科技重点实验室,黑龙江哈尔滨150001
国内会议
北京
中文
2778-2783
2010-07-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）