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基于霍夫直线检测和区域生长的合成孔径声呐图像线目标提取
被引量：
2
1
作者
欧阳犬平
周立
+3 位作者
王圣
宋士林
芦斌
冯俊俊
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2021年第11期48-53,共6页
本文针对合成孔径声呐图像线目标提取过程中,由于线目标宽度(直径)小且图像受相干斑噪声影响严重而导致的提取困难的问题,提出了基于霍夫直线检测和区域生长的线目标提取算法。首先利用Otsu算法计算区域生长终止阈值,并对噪声进行初步抑...
本文针对合成孔径声呐图像线目标提取过程中,由于线目标宽度(直径)小且图像受相干斑噪声影响严重而导致的提取困难的问题,提出了基于霍夫直线检测和区域生长的线目标提取算法。首先利用Otsu算法计算区域生长终止阈值,并对噪声进行初步抑制;然后在对图像进行霍夫直线粗检测的基础上,对检测结果进行不均匀分割,再进行细检测,得到区域生长种子点;最后利用区域生长对线目标进行还原。试验结果表明,该算法能准确地提取线目标;与传统区域生长对比,该算法选取的种子点数量提升了5.37倍,且线目标提取结果具有更好的连续性和完整性。
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关键词
合成孔径声呐
线目标提取
霍夫直线检测
区域生长
OTSU算法
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职称材料
优化短期余水位组合预测模型
被引量：
2
2
作者
冯俊俊
周立
+1 位作者
欧阳犬平
周珍
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2022年第3期96-100,共5页
针对现有非稳定非线性余水位预测模型较少和精度较低的问题,本文研究基于MEEMD算法与遗传优化BP神经网络的余水位组合预测模型。利用夏威夷岛4个长期验潮站获取的余水位时序数据,首先采用遗传算法MEEMD对余水位时序数据进行处理分析,得...
针对现有非稳定非线性余水位预测模型较少和精度较低的问题,本文研究基于MEEMD算法与遗传优化BP神经网络的余水位组合预测模型。利用夏威夷岛4个长期验潮站获取的余水位时序数据,首先采用遗传算法MEEMD对余水位时序数据进行处理分析,得到较为稳定的余水位IMF分量;然后将经过遗传算法优化后分解的较为稳定的各个IMF分量作为BP神经网络预测模型的输入变量,分别建立12、24、48 h短期余水位的MEEMD遗传算法优化BP神经网络预测模型。通过与非优化BP神经网络预测模型结果进行对比分析,结果表明,优化前后均方根误差的偏差最高达2.03 cm,验证了预测24 h内的短期余水位仍保持其相关特性。该组合预测模型对于分析余水位变化规律和潮汐预报的精度、水位改正等均有重要意义。
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关键词
总平均经验模态分解
遗传算法
余水位
BP神经网络
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职称材料
题名
基于霍夫直线检测和区域生长的合成孔径声呐图像线目标提取
被引量：
2
1
作者
欧阳犬平
周立
王圣
宋士林
芦斌
冯俊俊
机构
武汉长江航道救助打捞局
江苏海洋大学海洋技术与测绘学院
国家海洋局北海海洋技术保障中心
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2021年第11期48-53,共6页
基金
国家重点研发计划“海洋环境安全保障”重点专项(2018YFC1405702)
海岸带地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室开放基金(BE2017125)
连云港国际科技合作计划(HZ201907)。
文摘
本文针对合成孔径声呐图像线目标提取过程中,由于线目标宽度(直径)小且图像受相干斑噪声影响严重而导致的提取困难的问题,提出了基于霍夫直线检测和区域生长的线目标提取算法。首先利用Otsu算法计算区域生长终止阈值,并对噪声进行初步抑制;然后在对图像进行霍夫直线粗检测的基础上,对检测结果进行不均匀分割,再进行细检测,得到区域生长种子点;最后利用区域生长对线目标进行还原。试验结果表明,该算法能准确地提取线目标;与传统区域生长对比,该算法选取的种子点数量提升了5.37倍,且线目标提取结果具有更好的连续性和完整性。
关键词
合成孔径声呐
线目标提取
霍夫直线检测
区域生长
OTSU算法
Keywords
synthetic aperture sonar
line target extraction
Hough line detection
region growing
Otsu algorithm
分类号
P23 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
优化短期余水位组合预测模型
被引量：
2
2
作者
冯俊俊
周立
欧阳犬平
周珍
机构
江苏海洋大学
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2022年第3期96-100,共5页
基金
国家重点研发计划“海洋环境安全保障”重点专项(2018YFC1405702)
海岸带地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室开放基金(BE2017125)
江苏高校优势学科建设工程资助项目。
文摘
针对现有非稳定非线性余水位预测模型较少和精度较低的问题,本文研究基于MEEMD算法与遗传优化BP神经网络的余水位组合预测模型。利用夏威夷岛4个长期验潮站获取的余水位时序数据,首先采用遗传算法MEEMD对余水位时序数据进行处理分析,得到较为稳定的余水位IMF分量;然后将经过遗传算法优化后分解的较为稳定的各个IMF分量作为BP神经网络预测模型的输入变量,分别建立12、24、48 h短期余水位的MEEMD遗传算法优化BP神经网络预测模型。通过与非优化BP神经网络预测模型结果进行对比分析,结果表明,优化前后均方根误差的偏差最高达2.03 cm,验证了预测24 h内的短期余水位仍保持其相关特性。该组合预测模型对于分析余水位变化规律和潮汐预报的精度、水位改正等均有重要意义。
关键词
总平均经验模态分解
遗传算法
余水位
BP神经网络
Keywords
modified ensemble empirical mode decomposition
genetic algorithm
residual water level
BP neural network
分类号
P208 [天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于霍夫直线检测和区域生长的合成孔径声呐图像线目标提取
欧阳犬平
周立
王圣
宋士林
芦斌
冯俊俊
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2021
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
优化短期余水位组合预测模型
冯俊俊
周立
欧阳犬平
周珍
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2022
2
在线阅读
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职称材料
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