侧扫声呐图像分割：空间约束FCM与MRF算法

"这篇论文研究了侧扫声呐图像分割技术，提出了一种结合空间约束的快速模糊C均值聚类（SCFFCM）与马尔可夫随机场（MRF）的新型算法，旨在解决侧扫声呐图像中斑点噪声强、目标分割难题。该算法首先利用贝叶斯最大后验概率理论在非下采样Contourlet变换域去噪，然后通过SCFFCM快速获取初步分割，接着用MRF进行优化，最终通过形态学处理改善分割效果。实验证明，该方法在抗噪性、分割精度和运算速度上优于传统的FCM算法和其改进版。" 侧扫声呐图像分割是水下探测与分析的关键技术，但受到强斑点噪声的影响，目标分割成为一个挑战。为了解决这一问题，论文提出了一种创新的图像分割算法，它融合了空间约束的快速模糊C均值聚类（SCFFCM）和马尔可夫随机场（MRF）的思想。首先，利用贝叶斯最大后验概率理论在非下采样Contourlet变换域进行噪声抑制，这有助于保留图像细节的同时减少斑点噪声的干扰。 接下来，SCFFCM算法被用来快速生成初步的分割结果。这种方法比传统的模糊C均值聚类（FCM）更高效，能为后续的MRF处理提供一个良好的起点。然后，基于初始分割结果，构建MRF模型的约束场，根据图像邻域内的灰度变化自适应调整结合权值。通过求解MRF模型，可以得到FCM模糊场与MRF约束场的联合场，从而得到更精确的分割边界。 在获得初步分割结果之后，论文应用形态学操作进一步处理，如去除孤立的噪声点和填充孔洞，以提高分割的完整性和准确性。实验结果证明，提出的算法在处理侧扫声呐图像时，相比于标准FCM和其他改进算法，具有更好的噪声抑制能力，更高的分割精度，并且计算速度更快。 这篇论文提出的空间约束FCM与MRF结合的图像分割算法对于提升侧扫声呐图像分析的质量和效率具有显著的意义，特别是在水下环境监测、海洋资源调查等领域有着广阔的应用前景。