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详细论述了多波束测深系统的幅度检测方法,指出了传统的BDI和WMT检测方法的缺点,提出了回波最大强度优先法。它首先采用基于中值滤波、局部方差检测和小波分析相结合的方法来定位异常数据,然后将一个发射接收周期的幅度数据看作二维信号,从图像处理角度来分割高峰值区,从而得到高精度、可靠的DOA和TOA,并使用模拟数据进行了分析,证明了算法的优越性。 相似文献
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多波束声纳和侧扫声纳数字信息的配准及融合 总被引:4,自引:0,他引:4
提出了基于等深线和轮廓线的同名特征点配准法,它组合测深数据和回波强度图像信息,从等深线和轮廓线段中提取特征点,对同名特征点使用二次多项式拟合方法确定变形模型,实现不同数据源的配准。使用小波进行融合处理,采用交叉熵对结果进行评价。用模拟数据进行了验证,取得了理想的效果。 相似文献
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利用局部窗口内的灰度纹理共生矩阵的统计量、灰度均值和两个分维数作为特征矢量,利用SOFM网络进行非监督分类侧扫声纳海底图像,通过实测数据验算,取得了理想的效果。 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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波形分解是机载测深LiDAR数据处理的关键环节,为水深计算、底质类型反演和水体浑浊度分析等提供基础信息。针对传统测深LiDAR波形分解算法受噪声干扰严重、对微弱及叠加信号分解不准确的问题,提出一种新的波形分解算法。对原始波形经小波滤波后,计算滤波前后尾段波形的差异,估计回波信号的噪声;利用高斯模型,从原始波形数据中不断分解出经LM算法优化参数后的波形分量,直到剩余波形中最大峰值与优化后的参数小于一定阈值。通过南海实测数据进行验证,实验结果表明:该算法分解弱回波能力强,不论在浅水(回波发生叠加)还是深水,其分解精度均优于传统算法。 相似文献