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Automated segmentation of SAS images using the mean - standard deviation plane for the detection of underwater mines

机译：使用均值-标准差平面自动分割SAS图像以检测水下矿山

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A segmentation method of synthetic aperture sonar (SAS) images is presented, in order to highlight some characteristics (number, position, shape, ...) of underwater mines echoes. This segmentation method is based on statistical characteristics of the sonar images, highlighted by the mean -standard deviation plane. It is automated by using an entropy criterion.

机译：提出了一种合成孔径声纳（SAS）图像的分割方法，以突显水下地雷回波的某些特征（数量，位置，形状等）。这种分割方法基于声纳图像的统计特性，并以平均标准差平面突出显示。它通过使用熵标准来自动化。

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来源
《》|2003年|p.2155-2160|共6页
会议地点
作者
Maussang; F.; Chanussot; J.; Hetet; A.;
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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类无线电电子学、电信技术;
关键词
geophysical signal processing; image segmentation; oceanographic techniques; military systems; geophysical prospecting; sonar imaging; statistical analysis; synthetic aperture sonar; automated segmentation; synthetic aperture sonar images; mean standard deviation plane; statistical analysis; image segmentation; underwater mines echoes; entropy criterion;

机译：地球物理信号处理;图像分割;海洋学技术;军事系统;地球物理勘探;声纳成像;统计分析;合成孔径声纳;自动分割;合成孔径声纳图像;平均标准偏差平面;统计分析;图像分割;水下地雷回波;熵标准;

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