基于先验知识模型的舰船图像自动分割方法

当前舰船图像分割算法的错误率水平过高,易引起分割精度与分割速度的不断下降,为解决此问题,提出基于先验知识模型的舰船图像自动分割方法。通过统计舰船图像复原概率的方式,确定必要的复原质量评价指标,实现基于先验知识模型的舰船图像复原处理。在此基础上,分析先验知识模型的分割原理,借助待选取的图像特征信息,定义模糊分割集概念,实现先验知识模型舰船图像自动分割方法的顺利应用。对比实验结果表明,与神经网络型分割技术相比,先验知识模型支持下舰船图像自动分割方法的错误率水平得到有效控制,能够较好解决分割精度低、分割速度慢的原始遗留问题。