基于自适应脉冲耦合神经网络的水下激光图像分割方法EI北大核心CSCD

距离选通式水下激光成像技术是一种能够有效抑制水介质的后向散射效应的探测技术,在海洋研究、深海探测和水下作业领域中拥有广阔的应用前景。然而在水下激光图像中出现的散斑噪声和灰度不均匀现象使得实现目标的准确分割较为困难。通过分析散斑噪声形成的机理,提出了一种水下激光图像的有效分割方法。该方法根据像素的噪声响应和灰度分布特性自适应确定各神经元的关键参数,并对噪声位置的神经元的行为进行抑制,基于最大二维Renyi熵准则采用梯度下降法确定了神经元的动态阈值,通过实验结果的比较分析说明该方法明显优于Normalized Cut、模糊C均值、均值漂移和分水岭分割方法,而运行时间约为常规脉冲耦合神经网络的五分之一。