首页 期刊 测绘工程 基于改进GLCM的侧扫声纳影像分类研究 【正文】

基于改进GLCM的侧扫声纳影像分类研究

作者:郭军; 马金凤; 王爱学 国土资源部海底矿产资源重点实验室; 武汉大学测绘学院
侧扫声纳系统   灰度共生矩阵   纹理   分类  

摘要:提出一种基于改进GLCM的算法IGLCM用于侧扫声纳影像的分类,IGLCM反映像素与其邻域像素的灰阶联合分布,全面描述像素与其邻域像素所在区域的纹理特征。利用GLCM和IGLCM分别提取4种纹理特征,应用支持向量机对侧扫声纳海底底质进行分类。研究结果表明,IGLCM分类精度优于GLCM,更适合侧扫声纳分类。

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