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胡红波 《数字海洋与水下攻防》2019,2(5):1-6
针对侧扫声呐图像噪声干扰严重、分辨率低、目标轮廓模糊等特点，提出了一种基于LOG算子的侧扫声呐图像水下小目标检测算法。首先，根据侧扫声呐图像中水下小目标成像特点，对声呐图像进行滤波及聚类分割，大幅降低图像中噪声；然后，采用斑点检测思想，提取侧扫声呐图像中疑似目标区域；最后，基于自动阈值分割算法对声呐图像进行分割，获取目标区域二值图像，使用二阶矩估计目标尺度，剔除虚假目标，最终实现水下小目标准确检测。实验结果表明：该方法计算速度快、检测成功率高，对侧扫声呐图像中的水下小目标具有良好的检测效果。 相似文献
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针对侧扫声呐图像斑点噪声强、背景海底散射干扰严重,海底目标轮廓自动提取困难的问题,提出了一种基于K-means聚类与数学形态学相结合的海底目标轮廓自动提取算法。为克服噪声干扰,该算法首先利用中值滤波去除侧扫声呐图像中的强斑点噪声;然后采用K-means聚类算法对侧扫声呐灰度图像进行分割,并二值化,除去大部分海底背景噪声,初步提取出目标;接着利用数学形态学运算去除提取结果中的孤立噪点,并填充目标内部孔洞,得到连续化、圆滑的目标边缘;最后对处理后的侧扫声呐图像进行边缘检测,提取出目标轮廓。实验结果表明:该算法思想简单易行,具有很强的克服背景噪声的能力,自动提取的目标轮廓连续性较好,结果准确可靠。目前,在侧扫声呐图像目标轮廓提取过程中,主要采用人工方式,自动性较差,效率较低。本文算法可以实现目标轮廓的自动提取,提高效率,具有较强的实用价值。 相似文献
3.
XTF文件格式是侧扫声呐图像数据的主要存储格式之一,具有可伸缩性、可扩展性等特点;声波散射强度瀑布图是侧扫声呐回波数据直观的显示形式。准确高效解析XTF格式的侧扫声呐数据和正确生成瀑布图显示回波数据对后续数据图像处理过程中的目标变形改正、图像分割及镶嵌等具有重要意义。通过分析侧扫声呐工作原理及声波回波强度瀑布图的结构与特点,对XTF格式的侧扫声呐原始文件结构及十六进制编码原理进行深入研究,以渤海沉船搜寻实测数据为例,使用Matlab编程实现原始数据读取及解码,提取每Ping数据中各要素,比较分析2种灰度转换模型的特点,生成侧扫声呐瀑布图,实现XTF格式侧扫声呐数据的图像可视化。 相似文献
4.
根据悬空海底管线治理后的水下结构特点,主要可分为非透空式和透空式两类,其在侧扫声呐探测图像上有着各自不同的反射特征,据此原理可采用侧扫声呐探测方法进行悬空海管治理效果的检测与评估。通过对实际工程中不同治理方式下悬空海管的声呐探测图谱进行总结与分析,揭示了采用侧扫声呐进行悬空海管治理检测的声学解译方法及应用效果。悬空海管在治理前,管线下方与海底面之间的空隙反映到声呐图谱上,表现为管线强反射与声学阴影区之间存在海底面透空反射。如果采用"拋填砂袋结合覆盖层"等非透空式方法治理,由于空隙被填充,声呐图谱上的透空反射会消失,且管线强反射图像会粗化,呈现颗粒状;如果采用"水下短桩支撑"等透空式方法治理,在声呐图谱上只是增加了水下短桩的反射特征,而声学透空反射仍然存在。 相似文献
5.
侧扫声呐图像受混响效应影响导致侧扫声呐图像斑点噪声强,边缘模糊,纹理较弱,严重时还会掩盖海底地貌。噪声方差是许多侧扫声呐图像变换域去噪算法的必要参数。指出了侧扫声呐图像在乘性噪声的影响下灰度值溢出的问题,并且以侧扫声呐图像中乘性噪声为背景,考虑灰度值范围对乘性噪声的抑制作用,提出了一种基于弱纹理块的噪声估计方法。算法主要根据噪声的散射模型,将侧扫声呐图像经过幂变换和对数变换,将服从瑞利分布的乘性斑点噪声变换为高斯白噪声,基于变换图像的梯度协方差矩阵和弱纹理块的动态选择,以迭代的方式确定噪声方差。实验结果表明:该算法能够去除灰度值溢出现象对噪声估计的影响,在高亮区域及背景区域的噪声估计结果稳定准确。 相似文献
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淦智权 《数字海洋与水下攻防》2022,5(4):381-386
声呐图像分割是图像分割技术发展中的组成部分,是水下目标识别与检测的重要一环。传统方法中基于有监督分割方法的算法往往代价较大,表现出试验周期长、实时性较差、运行速率较慢等不足。并且由于声呐图像的成像质量差、分辨率不高、边缘条件不清晰、人工标注工作量大等客观因素,不易建立用于有监督模型训练的大规模数据集,使得传统分割方法越来越不适应当前实际应用的多方面要求。将基于无监督学习卷积神经网络引入到声呐图像分割任务中,分割模型通过对单帧声呐图像进行训练和测试,最后经过推理得到将阴影区和目标高亮区分割后的声呐图像,得到分割出来的水下目标。通过对实验的分割结果进行各项指标分析,证明此方法有着更好的运行效率和分割精度,并且实时性较高,综合性能优于传统方法。 相似文献
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侧扫声呐图像特征自动提取的难点在于特征地貌边缘检测较困难,依据图像灰度突变检测得到的边缘比较粗糙、不连续,而且有断口和小洞。本文在对图像进行预处理和阈值化的基础上,采用数学形态学方法对图像进行处理,即用具有一定形态的结构元素去量度和提取图像中的对应形状,得到连续化、粗化、圆滑的特征区域边缘填充目标内部阴影且消除背景噪声。基于数学形态学的侧扫声呐图像特征自动提取的主要步骤为:首先对侧扫声呐图像进行预处理,然后进行灰度阈值化,接着采用数学形态学方法进行处理,最后对处理后的图像进行边缘检测,提取出特征地貌边缘。实验表明,采用数学形态学方法进行处理后,错断、离散的海底目标物变得连续,背景噪声大大减少,自动提取结果准确可靠。 相似文献
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侧扫声呐回波信号是形成侧扫声呐图像的基础,是侧扫声呐系统对水下目标的最直接观测量, 将一维小波变换与非线性增强方法相结合,提出了一种基于小波变换的侧扫声呐回波信号非线性增强算法, 用以改善侧扫声呐图像对比度低、噪声强度大的问题。首先利用改进的 Bayes 阈值对侧扫声呐 ping 信号进行一维小波分解,提取信号特征信息;然后利用 2 种不同的非线性函数对高、低频小波系数进行处理;最后利用小波反变换重构信号,形成增强后的侧扫声呐图像。实测数据验证结果表明：利用该算法对侧扫声呐 ping 信号进行处理,实现了侧扫声呐图像对比度的增强和对噪声的抑制,可以获取较好的图像视觉效果。 相似文献
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An automatic approach to the detection and extraction of mine features in sidescan sonar 总被引：6，自引：0，他引：6
Mine detection and classification using high-resolution sidescan sonar is a critical technology for mine counter measures (MCM). As opposed to the majority of techniques which require large training data sets, this paper presents unsupervised models for both the detection and the shadow extraction phases of an automated classification system. The detection phase is carried out using an unsupervised Markov random field (MRF) model where the required model parameters are estimated from the original image. Using a priori spatial information on the physical size and geometric signature of mines in sidescan sonar, a detection-orientated MRF model is developed which directly segments the image into regions of shadow, seabottom-reverberation, and object-highlight. After detection, features are extracted so that the object can be classified. A novel co-operating statistical snake (CSS) model is presented which extracts the highlight and shadow of the object. The CSS model again utilizes available a priori information on the spatial relationship between the highlight and shadow, allowing accurate segmentation of the object's shadow to be achieved. 相似文献
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声纳具有对大范围水下场景探测的能力,一直以来都是水下设备感知外界环境的重要手段,但由于声纳图像分辨率低,海洋环境噪声干扰较为复杂,所以在诸多方面的应用都受到了限制。文中提出了一种基于马尔可夫随机场和引导滤波的声纳图像去噪与增强方法,使用马尔可夫随机场对声纳图像进行预分割,然后采用中值滤波方法对原始图像进行简单滤波处理,最后将该图像作为引导图像对马尔可夫随机场(Markov Random Field,MRF)分割后的图像进行引导滤波实现了对声纳图像的去噪与增强。该方法有效地去除了背景和影子内的噪声,对目标区域内部噪声起到了很好的抑制作用,消除了MRF分割产生的伪轮廓效应,具有较好的边界保持和增强效果。 相似文献
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基于灰度直方图和几何特征的声纳图像目标识别 总被引：2，自引：0，他引：2
目标形状因子和长、宽、高等几何特征,与目标类别具有很大的关系,而灰度直方图也是目标物理特性的直接表现。根据采用马尔可夫随机场理论分割后的声纳目标和阴影图像,利用其灰度直方图曲线进行目标的聚类分析,再利用几何特征进行类别识别,经实测的数据验证,取得了较好的效果。证明该方法可有效表征不同目标的物理特性,从而区分不同类别的目标,避免了目标绝对反向散射强度的复杂计算,增强了抗噪性。以搜寻目标的几何特征为输入参数,可迅速锁定要搜寻的目标,借助其它探测手段,实现目标的自动识别。 相似文献
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Jianhu Zhao Xiao Wang Hongmei Zhang Jun Hu Xiaomin Jian 《Marine Geophysical Researches》2016,37(3):229-241
To fulfill side scan sonar (SSS) image segmentation accurately and efficiently, a novel segmentation algorithm based on neutrosophic set (NS) and quantum-behaved particle swarm optimization (QPSO) is proposed in this paper. Firstly, the neutrosophic subset images are obtained by transforming the input image into the NS domain. Then, a co-occurrence matrix is accurately constructed based on these subset images, and the entropy of the gray level image is described to serve as the fitness function of the QPSO algorithm. Moreover, the optimal two-dimensional segmentation threshold vector is quickly obtained by QPSO. Finally, the contours of the interested target are segmented with the threshold vector and extracted by the mathematic morphology operation. To further improve the segmentation efficiency, the single threshold segmentation, an alternative algorithm, is recommended for the shadow segmentation by considering the gray level characteristics of the shadow. The accuracy and efficiency of the proposed algorithm are assessed with experiments of SSS image segmentation. 相似文献
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传统的基于象元的分类方法在处理海岸带这类动态多变、混杂度大的地物时常出现“椒盐现象”,难以矢量化形成专题图。提出了一种新的遥感图像分类方法——基于分割图斑的分类法,即选择一个合适的尺度,利用光谱信息按照一定的策略将图像分割为一系列的图斑,并确保图斑内大多数象元的光谱特征相近,分别对图斑内诸象元进行统计,求出各个波段的均值,用该均值替换图斑内所有象元的原始亮度值,这样分类时可以确保同一图斑内的所有象元被分到同一个类别中,从而有效地避免了“椒盐现象”,使分类结果便于矢量化成图,也便于对特定地物的提取。实验结果表明,该方法还能在一定程度上提高分类精度。 相似文献
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针对UUV避碰声呐探测障碍物过程中自主选择分割阈值进行障碍物检测的问题,提出了基于分区自适应阈值的障碍物检测算法。首先将避碰声呐图像均匀分为相同大小的图像块,对每个图像块基于最大类间方差算法确定该区域障碍物图像分割的高低阈值,然后对检测到的障碍物进行形态学处理去除孤立噪声点,对目标区域进行连通性分析及内部空洞处理,最终得到完整的障碍物轮廓信息。通过湖试数据验证表明了该方法对声呐障碍物检测的有效性。 相似文献
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深海海面目标单水听器被动测距方法与验证 总被引：1，自引：1，他引：0
基于射线理论分析了在深海情况下海面声源产生声场的频率-距离干涉结构,给出了影区内声场频率-距离干涉结构的近似理论表达式,分析得到影区内声场频域干涉周期随收发距离的增加而增大、随着接收水听器深度的增加而减小。因此由单水听器记录的声场干涉结构即可实现被动声源距离估计。在南海深海实验中观测到海面宽带噪声源在声场影区形成的声场干涉结构,对实验获得声场干涉结构的处理结果验证了深海声场影区干涉结构用于被动声源距离估计的有效性。与传统的匹配场被动定位方法相比,该方法不需要已知海底声学参数和大规模的拷贝场计算。 相似文献
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在分析水边线对码头提取的作用和海岸码头的结构特征的基础上,提出了一种基于结构特征的遥感影像海岸码头分割方法。该方法在遥感影像水边线提取的基础上,利用道格拉斯-普克算法通过压缩得到关键节点,接着在节点中选取满足要求的凹点,然后依据海岸结构特征通过对凹点的筛选分割出海岸规则突出物,最后通过对规则突出物的分析验证得到海岸码头。实验结果表明,该方法能够从水边线中将码头区域分割出来,并且受停靠船舶等噪声影响较小,为下一步海岸码头的精确提取奠定了坚实基础。 相似文献
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Digital rock technology is rapidly evolving interdisciplinary field with many promises, including fast turnaround times for core analysis, repeatable analysis, and multiphysics simulation. We study the impact of the image segmentation threshold and image voxel size on image-computed permeability, elastic moduli, and electrical conductivity. Improved quantitative understanding of such effects is critically important when comparing laboratory-measured rock properties with those computed on digital images of rocks. We analyze properties of over 500 binary microstructures (each of size 10243 voxels) segmented using different segmentation algorithms. We find that uncertainty in computed rock properties, induced due to the choice of segmentation threshold, increases with coarsening of image voxels. Segmentation of the same rock, acquired with different voxels sizes, lead to small variations in porosity but induces relatively large variation in flow and electrical rock properties. This uncertainty is larger for rocks of lower porosity. We find that coarsening of image voxels also leads to rounding and smoothing of pore throats and a sharp decline in specific surface area which results in an increase in computed permeability. We propose simple models to remove the bias in rock properties when image-derived porosity is either overestimated or underestimated due to the choice of the segmentation threshold. This approach is particularly useful when comparing laboratory-measured rock properties to those derived from digital rocks since often the image calculated porosity and the laboratory-measured porosity are not the same. Even after such corrections, the impact of finite image voxel size would still need to be compensated. 相似文献