基于纹理信息的声纳图像分割方法
本文提出一种基于纹理信息的声纳图像分割方法，应用于侧扫声纳图像的分割。该方法重新定义聚类标准，通过利用图像的纹理特征和原始图像来计算像素点距离聚类中心的距离。同时，针对现有算法运算量大和对噪声敏感的问题，采用了自动选择最优聚类中心和G-MRF纹理信息改进FMC算法的策略。实验结果表明，该方法相比传统算法能够保持更多目标的边缘信息，并取得较优的效果。
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