多尺度形态梯度和标记分水岭的时频谱图分割

郭海涛，徐 雷，赵红叶，田原嫄，焦圣喜

(1.内蒙古大学电子信息工程学院，内蒙古 呼和浩特 010021；2.东北电力大学电气工程学院，吉林 吉林 132012；3.东北电力大学自动化工程学院，吉林 吉林 132012；4.东北电力大学机械工程学院，吉林 吉林 132012)



多尺度形态梯度和标记分水岭的时频谱图分割

郭海涛1，2，徐 雷3，赵红叶3，田原嫄4，焦圣喜3

(1.内蒙古大学电子信息工程学院，内蒙古 呼和浩特 010021；2.东北电力大学电气工程学院，吉林 吉林 132012；3.东北电力大学自动化工程学院，吉林 吉林 132012；4.东北电力大学机械工程学院，吉林 吉林 132012)

时频谱图干扰强，目标之间、目标与干扰之间有重叠，其分割是重要而困难的问题.提出一种基于图像熵定义的时频谱图多尺度形态梯度图像融合方法，将该方法与标记分水岭分割结合形成一种基于多尺度形态梯度和标记分水岭的时频谱图分割方法.实验结果表明，与基于单尺度形态梯度和标记分水岭的分割方法相比，新方法实用性更强;与Otsu法相比，新方法分割更准确.

时频谱图;多尺度梯度图像;图像熵;水岭算法;图像分割

众所周知，利用时频分析方法可以获得时间信号(包括噪声)的时频分布.将该时频分布作为图像，即为信号的时频谱图.时频谱图的处理有助于对信号进行时频分析，而信号的时频分析有广阔的应用前景.信号的种类(应用的领域)不同，时频分析的方法也可以不同，因此时频谱图的种类多种多样，但其处理本质上属于图像处理范畴.时频谱图……