【摘 要】
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针对传统多波束背散射图像底质分类中基于角响应特征分类分辨率低、基于像素统计性特征分类抗噪性低的问题，提出一种基于对象的多波束背散射图像底质分类方法。首先，采用通用背散射处理流程形成辐射畸变改正后的地理编码背散射图；然后，利用简单线性迭代聚类算法（SLIC）对背散射图像进行分割，获得内部均一、边界清晰的对象块；最后，对每个对象块提取其统计性特征，构建特征向量，并以K-means++为分类器实现底质类
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针对传统多波束背散射图像底质分类中基于角响应特征分类分辨率低、基于像素统计性特征分类抗噪性低的问题，提出一种基于对象的多波束背散射图像底质分类方法。首先，采用通用背散射处理流程形成辐射畸变改正后的地理编码背散射图；然后，利用简单线性迭代聚类算法（SLIC）对背散射图像进行分割，获得内部均一、边界清晰的对象块；最后，对每个对象块提取其统计性特征，构建特征向量，并以K-means++为分类器实现底质类别划分。该方法提高了底质分类的可靠性，取得了86.96%的分类精度。
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