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

来源：测绘工程, 2016, (06): 6-9.

DOI：10.19349/j.cnki.issn1006-7949.2016.06.002

• 侧扫声纳系统
• 灰度共生矩阵
• 纹理
• 分类 side scan sonar system
• gray level co-occurrence matrix
• texture
• classification

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。

• 单位
  武汉大学; 国土资源部