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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
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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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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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基于MRF场的侧扫声呐图像分割方法 总被引：1，自引：0，他引：1
为了利用侧扫声呐进行水下目标自动探测和识别,首先必须将声呐图像分为目标高亮区、海底混响区和目标阴影区.由于声呐图像有强背景噪声,传统的图像分割方法显得无能为力,故采用基于MRF场的图像分割方法来准确地分割.根据侧扫声呐目标的成像特点,建立了分割的约束条件;利用阴影与目标的灰度均值比很小这一特点进行初始分割,然后根据分割后目标与阴影的宽度差来剔除虚假目标,由初始分割的结果求得MRF模型初始参数,再采用迭代条件估计得到最终的模型参数和准确的分割结果.由于考虑了相邻像素间的依赖关系,具有抗噪性强、分割效果好的优点,从理论上说是合理的.实测数据分析也证明了这种算法的优越性. 相似文献
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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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针对水下小目标探测与识别难的问题，开展基于侧扫声呐的声呐图像滤波、图像分割及目标提取方法研究。常规滤波方法难以有效清除图像中存在的噪声，从而造成图像质量下降。采用非局部均值滤波算法与 GPU 加速的方法，在获得声呐图像较好处理效果的同时，满足水下小目标检测实时性的要求；同时， 采用膨胀算法与 Canny 边缘检测算法相结合的方式，实现了水下真假目标的有效区分。 相似文献
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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
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程文博 《数字海洋与水下攻防》2023,6(3):353-358
由于受到复杂水声信道影响，侧扫声呐生成图像一般存在分辨率低、细节模糊等问题，这给基于侧扫声呐图像的小目标检测与识别过程带来了一定难度。常见的图像超分辨率处理算法大致可以分为插值算法、稀疏表示的重建算法等。传统插值算法存在图像边缘模糊、细节不清楚的问题，因此提出了一种改进型超分辨率生成对抗网络(SRGAN)结构。该结构可在保留图像中的小目标细节的基础上提升细节特征显示度，并且可使目标边缘更加清晰，可为后续的小目标检测和识别在一定程度上提供技术支持。 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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小波函数对侧扫声纳图像滤波效果的影响分析 总被引：1，自引：0，他引：1
侧扫声纳技术应用日益广泛，已成为海洋测量的重要工具，而去除噪声处理是对侧扫声纳图像进行正确判读的前提。利用小波函数滤波处理的方法，分别采用Haar、Daubechies、Coiflets、Symlets、Discrete Meyer、Biorthogonal、Reverse Biorthogonal等小波函数与中值滤波函数对侧扫声纳图像进行处理，并以平滑指数和边缘保持指数为评价指标，对滤波效果进行定量比较。试验表明，小波函数可以有效地平滑声纳图像，并能保持其较好的边缘效果。 相似文献
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Dura E. Yan Zhang Xuejun Liao Dobeck G.J. Carin L. 《Oceanic Engineering, IEEE Journal of》2005,30(2):360-371
A data-adaptive algorithm is presented for the selection of the basis functions and training data used in classifier design with application to sensing mine-like targets with a side-scan sonar. Automatic detection of mine-like targets using side-scan sonar imagery is complicated by the variability of the target, clutter, and background signatures. Specifically, the strong dependence of the data on environmental conditions vitiates the assumption that one may perform a priori algorithm training using separate side-scan sonar data collected previously. In this paper, a novel active-learning algorithm is developed based on kernel classifiers with the goal of enhancing detection/classification of mines without requiring an a priori training set. It is assumed that divers and/or unmanned underwater vehicles (UUVs) may be used to determine the binary labels (target/clutter) of a small number of signatures from a given side-scan collection. These sets of signatures and associated labels are then used to train a kernel-based algorithm with which the remaining side-scan signatures are classified. Information-theoretic concepts are used to adaptively construct the form of the kernel classifier and to determine which signatures and associated labels would be most informative in the context of algorithm training. Using measured side-looking sonar data, the authors demonstrate that the number of signatures for which labels are required (via diver/UUV) is often small relative to the total number of potential targets in a given image. This procedure designs the detection/classification algorithm on the observed data itself without requiring a priori training data and also allows adaptation as environmental conditions change. 相似文献
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Automatic Registration of TOBI Side-Scan Sonar and Multi-Beam Bathymetry Images for Improved Data Fusion 总被引：1，自引：0，他引：1
Deep towed side-scan sonar vehicles such as TOBI acquire high quality imagery of the seafloor with very high spatial resolution but poor locational accuracy. Fusion of the side-scan sonar data with bathymetry data from an independent source is often desirable to reduce ambiguity in geological interpretations, to aid in slant-range correction and to enhance seafloor representation. The main obstacle to fusion is accurate registration of the two datasets.The application of hierarchical chamfer matching to the registration of TOBI side-scan sonar images and multi-beam swath bathymetry is described. This matches low level features such as edges in the TOBI image, with corresponding features in a synthetic TOBI image created by simulating the flight of the TOBI vehicle through the bathymetry. The method is completely automatic, relatively fast and robust, and much easier than manual registration. It allows accurate positioning of the TOBI vehicle, enhancing its usefulness as a research tool. The method is illustrated by automatic registration of TOBI and multi-beam bathymetry data from the Mid-Atlantic Ridge. 相似文献
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基于小波变换的声纳图像边缘特征检测研究 总被引：1，自引：0，他引：1
声纳图像的边缘特征检测是其目标识别技术的重要技术基础。声纳图像背景复杂、噪声污染严重,而传统的边缘检测方法对图像噪声非常敏感,所以针对这一特点,利用小波变换易于消除噪声、运算方便的数学特征,提出了一种基于小波变换的声纳图像边缘特征检测算法。由计算机仿真结果可以得到,与传统的边缘检测算法相比,此算法在有效地抑制噪声的同时,还可以得到较高的边缘定位精度,能够很好地检测到原始声纳图像的边缘。 相似文献
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针对海底侧扫声纳图像对比度低、纹理弱、噪声严重等问题,提出了一种基于第二代Curvelet变换的声纳图像增强算法。首先对原始声纳图像进行多尺度、多方向的Curvelet变换分解,得到低频子带和高频子带;然后引入非线性S型函数对低频系数进行处理,提高图像整体的对比度;采用一种可以避免过度增强的新型非线性函数对各尺度的高频子带系数进行处理,提高图像整体的对比度,增强图像边缘和纹理细节,并通过估计噪声水平设定阈值进行阈值降噪。最后经Curvelet逆变换得到增强图像。实验表明,该方法不仅改善了海底侧扫声纳图像对比度低的问题,而且降低了噪声,突出了声纳图像的边缘和纹理细节。 相似文献
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Geometric distortions in side-scan sonar images: a procedure fortheir estimation and correction 总被引：1，自引：0，他引：1
A procedure is introduced for the estimation and correction of geometric distortions frequently observed in side-scan sonar images as a result of motion instabilities of the sonar towfish. This procedure estimates geometric distortions from the image itself, without requiring navigational or altitude measurements. Estimates of the local degree of geometric distortion are obtained by cross-correlating segments of adjacent lines of the image. A mathematical model for the distortions is derived from the geometry of the problem and is applied to these estimates to reconstruct the sampling pattern on the seabed, under the assumption of a planar bottom. The estimated sampling pattern is then used for resampling the image to correct the geometric distortions. The model parameters may also be used for calculating approximate estimates of the attitude parameters of the towfish. A simulation is employed to evaluate the effectiveness of this technique and examples of its application to high-resolution side-scan sonar images are provided 相似文献