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11.
多波束与侧扫声呐图像区块信息融合方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对多波束声呐图像和侧扫声呐图像在位置和分辨率上的互补性及实践中对高质量海床地貌图像的需求,提出了基于两套声呐图像信息融合获取高质量海床地貌图像的思想和方法,研究了SURF匹配算法,提出了ISURF改进算法;基于独立和联合评价参数,对4种图像融合算法进行了深入研究,给出了适合声呐图像融合的最优算法及完整的两套图像融合过程,并用试验进行了验证.  相似文献   
12.
深入分析目前侧扫声纳数据管理及可视化存在的突出问题,针对天然气水合物资源勘查及海洋地质调查中侧扫声纳数据的特点,基于C#语言实现了侧扫声纳数据管理及可视化软件的开发,并通过实测数据对软件进行验证,实验结果表明,该软件能够满足海量级别的侧扫声纳数据处理、管理及可视化的需求,为科学高效地管理及展示侧扫声纳数据提供了基础。  相似文献   
13.
赵建虎  欧阳永忠  王爱学 《测绘学报》2017,46(10):1786-1794
简要回顾了海底地形测量技术的发展历史;详细介绍了船基声呐、机载激光、海岸带一体化测量海底地形技术及3种反演海底地形技术,呈现了海底地形的立体、高效、高精度、高分辨率获取现状。并展望了海底地形测量发展趋势,认为研制超宽覆盖、高精度、高分辨率、轻便型多波束测深系统和研究声速影响改正模型、测深数据滤波方法及海底地形表达是未来声呐测深领域的核心工作,无人船测量将会成为一种重要的作业模式,机载激光雷达测深、基于声呐图像的海底地形恢复及深拖测量发展潜力巨大。  相似文献   
14.
正海洋神秘又浩瀚,充满了无限的未知,而人类对海洋的探索也从未停止,从潮涨潮落到惊涛巨浪,从岸边海草到深海生物,从海岛海礁到万米深渊,人类总渴望看透海洋,透视海洋的全部。人眼对海洋的认识非常有限,而借助声学慧眼可透视海水,探测海洋浅表  相似文献   
15.
针对现有侧扫声呐辐射畸变改正方法难以实现复杂底质及作业环境下图像精细获取的问题,基于侧扫声呐图像辐射畸变诱因,提出侧扫声呐图像辐射畸变综合改正方法。该方法在胶州湾水域得到应用,消除了海况差、底质变化明显及人为增益参数调整等问题的影响,实现了复杂海洋环境及噪声影响下图像的高质量获取。与传统统计方法比较表明,综合法处理后图像熵值减小、峰值信噪比增加,图像质量得到有效提高。  相似文献   
16.
精密海洋测量与数据处理技术及其应用进展   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
随着我国海洋经济向深海、远海推进,精密海洋测量及数据处理技术得到迅速发展。简要地介绍了武汉大学测绘科学与技术学院在海洋大地测量、海底地形地貌信息获取、水下导航定位、潮汐潮流数据处理及应用、海底底质探测和分类等方面的最新研究进展,对我国的海洋测绘发展具有一定的借鉴和促进作用。  相似文献   
17.
利用SURF(Speeded-up Robust Features)算法对多波束和侧扫声呐图像配准时,因为图像分辨率差异大而导致配准困难,通过对低分辨率的图像进行升采样,使图像配准达到了较好的效果;另外,对SURF算法中粗匹配的距离测度函数进行改进,提高了SURF算法的配准速度;然后利用RANSAC算法实现了多波束与侧扫声纳图像的精准配准;最后对配准后的图像进行小波变换融合,利用信息熵和平均梯度对图像融合效果进行了评价,并通过实例数据验证了该算法的有效性。  相似文献   
18.
侧扫声呐在测量过程中易受其他作业船只及作业船速、尾流、增益参数设置等因素的综合影响,导致其图像存在多种噪声干扰及辐射畸变问题,传统方法难以有效滤除,严重影响海底地物和目标的判读。本文根据侧扫声呐图像的特点,提出了一种新颖的去噪及均衡化综合处理方法。与传统方法相比,综合法处理后图像熵值减小,峰值信噪比增大,且目标形状得到了有效保持,实现了侧扫声呐图像的高质量获取。  相似文献   
19.
结合冷泉区天然气羽状流气柱的特征和已有的探测成果,文中使用新型的声学深拖在疑似冷泉点附近开展试验性调查。利用搭载在深拖上的高分辨率侧扫声呐和Chirp型浅地层剖面仪及多波束系统获取冷泉点附近的侧扫声呐数据、海底浅部地层剖面数据及多波束水体数据。3个疑似冷泉在侧扫声呐图像上呈现明显的亮斑,多波束水体数据可探测冷泉并确定冷泉位置,在浅地层剖面数据上可见清晰的声学反射空白带,指示天然气水合物的运移通道,同时在冷泉点3附近还发现一个新的冷泉异常点。研究结果表明,采用深拖作业,结合多种声学技术手段,可对冷泉目标物进行立体声学探测,为冷泉的快速勘查与识别定位提供科学可靠的技术依据,验证先前调查手段和分析方法的正确性。  相似文献   
20.
根据侧扫声纳影像的特征,提出一种基于SVM和GLCM的侧扫声纳影像分类方法,利用灰度共生矩阵提取其纹理特征,采用主成分分析法对纹理特征进行筛选,选择适合侧扫声纳影像的最佳纹理特征,结合侧扫声纳影像的回波强度,应用支持向量机对侧扫声纳影像进行分类。研究结果表明,纹理特征结合回波强度的支持向量机分类精度高于只依靠回波强度的支持向量机分类精度。  相似文献   
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