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基于SFS混合反射模型的侧扫声呐图像三维重建
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作者 袁明新 张亮 +1 位作者 王以龙 刘维 《海洋工程》 北大核心 2025年第2期187-195,共9页
基于明暗恢复形状(shape from shading,简称SFS)方法进行海底侧扫声呐图像三维重建时,会因为方法中反射模型与海底表面不相符而降低重建精度。为此文章在分析大陆架海底表面特点及侧扫声呐工作机理的基础上,提出了基于SFS混合反射模型... 基于明暗恢复形状(shape from shading,简称SFS)方法进行海底侧扫声呐图像三维重建时,会因为方法中反射模型与海底表面不相符而降低重建精度。为此文章在分析大陆架海底表面特点及侧扫声呐工作机理的基础上,提出了基于SFS混合反射模型的侧扫声呐图像海底地形重建方法。首先在保留Lambert漫反射模型的基础上引入Blinn-Phong镜面反射模型,并基于侧扫声呐图像粗糙度进行漫反射系数、镜面反射系数和镜面反射指数的自适应设计,从而形成适合复杂海底表面的混合反射模型;然后线性化处理辐射照度方程,并采用牛顿-拉夫逊方法来获得海底表面高程;最后根据海底点设计反演高程约束系数来约束表面高程,进而完成侧扫声呐图像的三维重建。试验测试结果表明,相较于其他三维重建方法,文中方法的平均绝对误差值VMAE平均降低了32.18%、相关系数值VCC平均提高了29.62%、信噪比值VSNR平均提升了27.23%,有效实现了侧扫声呐图像三维重建。 展开更多
关键词 图像 明暗恢复形状方法 混合反射模型 三维重建
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融合航迹和磁罗经信息的侧扫声呐瞬时航向修正
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作者 王爱学 金绍华 +2 位作者 刘天阳 李平 吴振磊 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期2025-2033,共9页
为了消除航向偏差引起的侧扫声呐成图几何畸变,提高侧扫声呐镶嵌成图的质量,本文充分考虑了航迹推估航向和磁罗经航向趋势的一致性、拖鱼磁罗经航向相较船体运动的滞后性、磁罗经偏差的不稳定性等航向数据特点,提出了一种利用航迹推估... 为了消除航向偏差引起的侧扫声呐成图几何畸变,提高侧扫声呐镶嵌成图的质量,本文充分考虑了航迹推估航向和磁罗经航向趋势的一致性、拖鱼磁罗经航向相较船体运动的滞后性、磁罗经偏差的不稳定性等航向数据特点,提出了一种利用航迹推估航向低频信息修正磁罗经瞬时航向的方法。该方法包括航向序列小波分析、峰谷匹配、磁罗经偏差修正模型构建等内容,并通过实测数据处理和应用验证了该方法的有效性,采用修正后的磁罗经航向进行条带图像编码镶嵌,目标形状完整、轮廓过渡自然,相邻条带共视目标特征一致性显著提高。本文工作对提高传统侧扫声呐成图质量、挖掘侧扫声呐图像定量分析潜力具有重要意义。 展开更多
关键词 图像 航向偏差 几何畸变 偏差修正 峰谷匹配 地理编码 保形镶嵌 信息融合
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基于NSCT域边缘检测的侧扫声呐图像分割新方法 被引量:19
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作者 李庆武 马国翠 +2 位作者 霍冠英 周妍 盛惠兴 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第8期1795-1801,共7页
针对侧扫声呐图像混响噪声严重、对比度低、分割困难的问题,根据侧扫声呐图像成像特点,提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)域边缘检测和区域生长的侧扫声呐图像分割新方法。首先,对侧扫声呐图像进行NSCT分解,通过K均值聚类法在N... 针对侧扫声呐图像混响噪声严重、对比度低、分割困难的问题,根据侧扫声呐图像成像特点,提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)域边缘检测和区域生长的侧扫声呐图像分割新方法。首先,对侧扫声呐图像进行NSCT分解,通过K均值聚类法在NSCT域低频部分对阴影进行分割;然后通过寻找NSCT域高频层由同一粗尺度分解的2个细尺度相邻子带系数差的模极大值位置,来选择图像边缘点,并进行尺度内、尺度间的边缘融合;最后,利用基于边缘的区域生长方法完成对目标的分割。实验结果表明,该方法对侧扫声呐图像分割具有抗噪性能好、正确分类率高以及边缘定位准确等优点。 展开更多
关键词 图像 图像分割 非下采样CONTOURLET变换 边缘检测 区域生长
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单波束水深约束的侧扫声呐图像三维微地形反演 被引量:18
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作者 王爱学 赵建虎 +1 位作者 尚晓东 张红梅 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第5期739-745,共7页
高分辨率海底微地形可呈现更丰富的海床细节特征,对水下目标正确判读具有重要意义。除去底质因素影响,侧扫声呐图像明暗变化与海底地形起伏变化有关,挖掘侧扫声呐图像中的微地形信息,可以弥补现有测深手段分辨率上的不足。针对SFS方法... 高分辨率海底微地形可呈现更丰富的海床细节特征,对水下目标正确判读具有重要意义。除去底质因素影响,侧扫声呐图像明暗变化与海底地形起伏变化有关,挖掘侧扫声呐图像中的微地形信息,可以弥补现有测深手段分辨率上的不足。针对SFS方法从侧扫声呐图像反演出的相对地形缺少起伏尺度约束和起算基准等问题,本文通过小波分析方法从单波束数据中分别提取与侧扫声呐图像反演地形相关的高频地形及表征地形趋势变化的低频地形,以此构建侧扫声呐反演地形的尺度约束及基准改正模型。试验获得的反演地形从整体趋势到细节特征均与真实地形具有较好的一致性,统计结果表明,反演地形内、外符合均方根误差均小于15 cm,反演地形整体精度与单波束地形相当。 展开更多
关键词 图像 微地形反演 明暗形状恢复 约束方法 地形频谱分析
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空间约束FCM与MRF结合的侧扫声呐图像分割算法 被引量:22
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作者 霍冠英 刘静 +1 位作者 李庆武 周亮基 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期226-235,共10页
针对侧扫声呐图像斑点噪声强、目标分割困难的问题,提出了一种基于空间约束的快速模糊C均值聚类(SCFFCM)与马尔可夫随机场(MRF)相结合的分割算法。为克服噪声干扰,该算法首先基于贝叶斯最大后验概率理论在非下采样Contourlet变换域去除... 针对侧扫声呐图像斑点噪声强、目标分割困难的问题,提出了一种基于空间约束的快速模糊C均值聚类(SCFFCM)与马尔可夫随机场(MRF)相结合的分割算法。为克服噪声干扰,该算法首先基于贝叶斯最大后验概率理论在非下采样Contourlet变换域去除声呐图像中的强斑点噪声;然后为加快分割速度,提出SCFFCM算法,该算法用于给出一个较好的初始分割;接着由初始分割计算MRF模型的约束场,再根据图像邻域内灰度波动情况自适应更新结合权值,进而求解得到FCM模糊场与MRF约束场的联合场,并基于最大概率准则得到分割结果;最后,采用形态学去除分割结果中的孤立噪点,并完成孔洞填充。对仿真及实际的侧扫声呐图像的分割实验结果表明,所提算法较FCM和现有的一些FCM改进算法有更强的抗噪能力、更高的分割精度以及更快的运算速度。 展开更多
关键词 图像分割 空间约束 快速模糊C均值聚类算法 初始分割 马尔可夫随机场
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侧扫声呐图像反演海底地形的一种线性算法 被引量:9
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作者 赵建虎 尚晓东 张红梅 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第5期80-86,共7页
为弥补现有测深方法在获取海底微地形方面的不足,基于侧扫声呐高分辨率成像特点,提出一种侧扫声呐图像反演三维海底绝对地形的线性化算法.首先,根据侧扫声呐成像原理给出声波入射方向的估算模型,基于海底表面漫反射模型推导出一种线性... 为弥补现有测深方法在获取海底微地形方面的不足,基于侧扫声呐高分辨率成像特点,提出一种侧扫声呐图像反演三维海底绝对地形的线性化算法.首先,根据侧扫声呐成像原理给出声波入射方向的估算模型,基于海底表面漫反射模型推导出一种线性化反演模型,并以同区域初始地形作为约束建立反演地形的约束模型,实现了反演地形向绝对地形的转变;在此基础上,给出完整的侧扫声呐图像反演三维海底绝对地形的流程以及精度评定方法;最后,借助实验对该方法进行了检验和验证.实验结果表明,该方法可以获得均方根误差优于15 cm、分辨率为初始地形170倍的海底地形. 展开更多
关键词 图像 线性化算法 反演 高分辨率 海底地形
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基于数学形态学的侧扫声呐图像轮廓自动提取 被引量:13
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作者 罗进华 蒋锦朋 朱培民 《海洋学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第5期150-157,共8页
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... 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。 展开更多
关键词 图像 数学形态学 海底地貌特征 自动提取
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基于YOLOv3锚框优化的侧扫声呐图像目标检测 被引量:10
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作者 陈禹蒲 马晓川 李璇 《信号处理》 CSCD 北大核心 2022年第11期2359-2371,共13页
利用侧扫声呐图像来探查海底目标对海洋资源开采和海上军事防护都有重大意义。目前人为提取图像特征进行目标检测的传统机器学习方法逐渐被深度学习取代。深度学习技术在降低算法复杂度的同时提高图像目标检测效率,极大地推动了目标检... 利用侧扫声呐图像来探查海底目标对海洋资源开采和海上军事防护都有重大意义。目前人为提取图像特征进行目标检测的传统机器学习方法逐渐被深度学习取代。深度学习技术在降低算法复杂度的同时提高图像目标检测效率,极大地推动了目标检测技术地发展。将深度学习检测算法应用到侧扫声呐图像目标检测领域时,锚框作为目标检测网络中较为重要的先验信息会影响最终的检测性能,考虑到声呐数据集的真实目标框与网络设定的锚框未必贴合的问题,本文在YOLOv3的基础上对锚框进行了优化,给出了一种能够获取有效先验锚框的策略。首先使用K-Means算法对真实目标框进行聚类,获得比较贴合于声呐数据集的锚框,然后设计了一种超参数锚框映射关系对聚类后的锚框进行拉伸变换,这样获得的锚框既包含了声呐数据集的目标框信息,也能利用到YOLOv3的多尺度特性。实验结果表明,所提锚框优化策略能够让YOLOv3网络获得更优的检测性能,适用于侧扫声呐图像的目标检测问题。 展开更多
关键词 图像 目标检测 锚框 深度学习
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一种侧扫声呐图像去噪及均衡化综合处理方法 被引量:5
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作者 王晓 郭军 +2 位作者 朱邦彦 王爱学 秦天天 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2018年第8期51-55,共5页
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... 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。 展开更多
关键词 图像 峰值信噪比 去噪 均衡化
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侧扫声呐图像应用领域综述 被引量:22
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作者 王晓 王爱学 +2 位作者 蒋廷臣 杨毅 张博宇 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2019年第1期1-4,共4页
侧扫声呐图像目前广泛应用于海洋工程、海洋科学、水下目标探测与识别等领域。仪器性价比的不断提高,给侧扫声呐图像的更深层应用带来了新的契机。本文综述了侧扫声呐图像的应用领域,为我国更深层次应用这一传统设备提供了实践指导;同时... 侧扫声呐图像目前广泛应用于海洋工程、海洋科学、水下目标探测与识别等领域。仪器性价比的不断提高,给侧扫声呐图像的更深层应用带来了新的契机。本文综述了侧扫声呐图像的应用领域,为我国更深层次应用这一传统设备提供了实践指导;同时,概略给出了侧扫声呐图像后续精细处理的研究方向。 展开更多
关键词 图像 应用领域 应用综述 精细处理
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侧扫声呐图像辐射畸变综合改正方法研究 被引量:6
11
作者 王晓 吴清海 王爱学 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2018年第11期1174-1179,共6页
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... 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。 展开更多
关键词 图像 辐射畸变综合改正 峰值信噪比
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基于超像素聚类的侧扫声呐图像分割算法 被引量:15
12
作者 盛蕴霞 霍冠英 刘静 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第6期219-225,232,共8页
针对传统超像素分割对声呐图像存在抗噪性能较差、分割后区域难以准确合并等问题,提出一种以超像素聚类方式实现侧扫声呐图像分割的方法。采用快速双边滤波对待分割的侧扫声呐图像进行降噪处理,以降低后续分割的困难。对降噪后的侧扫声... 针对传统超像素分割对声呐图像存在抗噪性能较差、分割后区域难以准确合并等问题,提出一种以超像素聚类方式实现侧扫声呐图像分割的方法。采用快速双边滤波对待分割的侧扫声呐图像进行降噪处理,以降低后续分割的困难。对降噪后的侧扫声呐图像提取亮度特征和纹理特征,计算两者相似性,并进行加权融合,以融合后的相似性作为像素与聚类中心间的距离度量准则,从而生成超像素。基于亮度特征对超像素进行显著性检测,标记显著性超像素,并基于最大流-最小割方法对超像素进行聚类。计算类内显著性超像素占比,将其与预设阈值进行比较,将大于阈值的标记为前景类,反之则为背景类,以得到最终的分割结果。实验结果表明,与模糊局部信息C均值算法和简单线性迭代聚类算法相比,该算法的分割准确率较高、过分割和欠分割率较低。 展开更多
关键词 超像素分割 聚类 图像 最大流-最小割 显著性
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基于K-means聚类与数学形态学的侧扫声呐图像目标轮廓自动提取方法 被引量:12
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作者 王涛 潘国富 张济博 《海洋科学》 CAS 北大核心 2019年第8期80-85,共6页
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... 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。 展开更多
关键词 图像 K-MEANS聚类 数学形态学 边缘检测 自动提取
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海底地形侧扫声呐图像FFT滤波处理及IDL实现研究
14
作者 于瑞金 巩跃强 +1 位作者 杨宝林 梁勇 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2012年第S1期709-710,718,共3页
探讨IDL(interactive data language)语言的图像处理优点,分析侧扫声呐XTF格式数据的特点,研究IDL语言图像处理算法对特定区域的海底地形图像进行滤波处理技术,然后通过对滤波的结果分析,选取最适合的图像滤波方法。试验表明,该语言面... 探讨IDL(interactive data language)语言的图像处理优点,分析侧扫声呐XTF格式数据的特点,研究IDL语言图像处理算法对特定区域的海底地形图像进行滤波处理技术,然后通过对滤波的结果分析,选取最适合的图像滤波方法。试验表明,该语言面向矩阵的特性和强大的图像处理能力用于带有大量噪声的声呐图像时有明显效果,对构建侧扫声呐图像处理系统有一定的参考价值。 展开更多
关键词 海底地形 图像 快速傅里叶滤波 IDL实现
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三角剖分仿射变换的侧扫声呐图像拼接研究
15
作者 周大年 马国军 +2 位作者 丁安 王彪 刘维 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2019年第10期17-21,共5页
针对常规方法采用图像修补方式得到的侧扫声呐图像质量不高的问题,提出三角剖分仿射变换的侧扫声呐图像拼接方法。该方法将条带图像剖分为一对三角形,在保持其中一个三角形的坐标不变时,调整另一个三角形与相邻条带图像贴合,利用仿射变... 针对常规方法采用图像修补方式得到的侧扫声呐图像质量不高的问题,提出三角剖分仿射变换的侧扫声呐图像拼接方法。该方法将条带图像剖分为一对三角形,在保持其中一个三角形的坐标不变时,调整另一个三角形与相邻条带图像贴合,利用仿射变换实现坐标映射,完成图像的无缝拼接。实验结果表明,该方法能有效完成图像的无缝拼接,具有良好的视觉效果;在信息熵、信噪比和平均梯度等方面均优于常规的缝隙填补法,具有较高的图像质量。 展开更多
关键词 图像 地理编码 图像拼接 仿射变换 缝隙填补
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基于轮廓的侧扫声呐图像配准
16
作者 李治远 豆虎林 +2 位作者 胡俊 吴子敬 吴永亭 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2019年第12期35-39,49,共6页
针对侧扫声呐图像存在局部畸变,导致共视目标不一致的问题,本文提出了一种基于轮廓的侧扫声呐图像配准方法。首先提取图像中目标轮廓并计算每个轮廓点的环境上下文描述,以环境上下文的χ2检验统计量作为代价函数;然后通过使得所有匹配... 针对侧扫声呐图像存在局部畸变,导致共视目标不一致的问题,本文提出了一种基于轮廓的侧扫声呐图像配准方法。首先提取图像中目标轮廓并计算每个轮廓点的环境上下文描述,以环境上下文的χ2检验统计量作为代价函数;然后通过使得所有匹配点对的代价和最小,获得轮廓点的对应关系;最后使用正则化的薄板样条函数对图像变换关系求解,建立轮廓内部像素的对应关系。试验结果表明,本文方法能够较好地保证共视目标的一致性,具有一定的借鉴价值。 展开更多
关键词 图像 形状上下文 形状匹配 薄板样条函数 轮廓
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BM3D与PCNN结合的海底管道侧扫声呐图像处理方法
17
作者 陈林 白兴兰 胡轲 《浙江海洋大学学报(自然科学版)》 CAS 2023年第2期180-188,共9页
海底管道作为油气输送的重要通道,波流冲刷作用下易发生悬跨现象,易发生疲劳破坏。侧扫声呐利用回波强度成像,是对海底管道状态检测的重要设备。复杂的海洋环境使得侧扫声呐图像不可避免地产生混合噪声而影响图像质量,因此如何有效去除... 海底管道作为油气输送的重要通道,波流冲刷作用下易发生悬跨现象,易发生疲劳破坏。侧扫声呐利用回波强度成像,是对海底管道状态检测的重要设备。复杂的海洋环境使得侧扫声呐图像不可避免地产生混合噪声而影响图像质量,因此如何有效去除噪声对侧扫声呐图像的判别与分析非常重要。针对图像的去噪问题,运用三维块匹配算法自编程序对实测的海底管道侧扫声呐图像进行去噪处理,将不同去噪方法处理结果从主观评价和客观评价指标上比较,结果表明三维块匹配算法要明显优于其他去噪方法。同时针对海底管道侧扫声呐图像分割困难的问题,提出了一种基于三维块匹配算法与脉冲耦合神经网络相结合的图像分割方法,对实测图像进行分割处理,并从图像处理效果的主观和客观评价指标进行分析,结果表明该方法较传统脉冲耦合神经网络图像分割方法有更好的分割效果,图像目标分割更加准确。 展开更多
关键词 图像去噪 三维块匹配算法 图像分割 海底管道
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卷积神经网络识别侧扫声呐影像的研究 被引量:7
18
作者 张博宇 王晓 +1 位作者 杨敬华 朱邦彦 《海洋科学进展》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期102-109,共8页
卷积神经网络是当前应用最广泛的图像识别算法,利用大量数据对网络进行训练,即可达到快速、高效地对图像进行识别的目的。由于卷积神经网络结构众多,且同一数据在不同网络表现也不尽相同,为了选择适用于分析沉船声呐数据的网络,使用Pyt... 卷积神经网络是当前应用最广泛的图像识别算法,利用大量数据对网络进行训练,即可达到快速、高效地对图像进行识别的目的。由于卷积神经网络结构众多,且同一数据在不同网络表现也不尽相同,为了选择适用于分析沉船声呐数据的网络,使用Python搭建LeNet-5、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet系列(ResNet50、ResNet101、ResNet152)、DenseNet系列(DenSeNet121、DenSeNet169、DenSeNet201、DenSeNet264)六种共11个卷积神经网络结构,以侧扫声呐沉船影像为数据集进行实验。结果表明,DenSeNet121是6种网络中最适合用于水下沉船图像识别的网络结构。 展开更多
关键词 卷积神经网络 图像 沉船识别
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样本仿真结合迁移学习的声呐图像水雷检测 被引量:14
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作者 盛子旗 霍冠英 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2021年第2期385-392,共8页
水雷检测对于国防安全具有重要意义,然而,由于水下目标声呐成像实验代价较大,通常难以获得足够的水雷声呐图像样本,因此导致难以应用深度神经网络提高水雷等目标的检测精度。针对这一问题,提出样本仿真结合迁移学习的侧扫声呐图像水雷... 水雷检测对于国防安全具有重要意义,然而,由于水下目标声呐成像实验代价较大,通常难以获得足够的水雷声呐图像样本,因此导致难以应用深度神经网络提高水雷等目标的检测精度。针对这一问题,提出样本仿真结合迁移学习的侧扫声呐图像水雷目标检测与识别方法。首先,根据侧扫声呐成像机理,建立水雷目标的仿真模型,进而仿真得到大量水雷目标样本;然后,采用大型广源域数据集ImageNet对深度卷积神经网络进行预训练,再用真实水雷样本和仿真水雷样本对深度卷积神经网络进行微调以适应水雷目标;最后,将微调后的深度卷积神经网络作为目标检测的基准网络,并进行目标检测训练;采用真实的水下水雷声呐图像数据对训练完成的网络进行验证和比较。实验结果表明,提出的基于样本仿真和迁移学习的侧扫声呐图像水雷目标检测方法能够更好地检测水雷目标,优于传统的特征提取及检测方法及只采用真实样本进行训练的检测方法,对于水下目标检测具有借鉴意义。 展开更多
关键词 水雷检测 图像 深度学习 样本仿真 迁移学习 卷积神经网络 预训练 微调
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明暗恢复形状算法改进的高精度快速水下图像三维重建方法
20
作者 管凤旭 吴卓锋 +3 位作者 张雨竹 唐世文 姚佳豪 杜雪 《智能系统学报》 北大核心 2025年第3期670-678,共9页
明暗恢复形状(shape from shading,SFS)算法是三维重建中不可缺少的关键技术。该方法通过单幅图像中物体的灰度的亮度信息,求出每个点的相对高度和表面法向量,现有的SFS线性化算法利用泰勒级数进行展开忽略了高阶部分的影响,导致三维重... 明暗恢复形状(shape from shading,SFS)算法是三维重建中不可缺少的关键技术。该方法通过单幅图像中物体的灰度的亮度信息,求出每个点的相对高度和表面法向量,现有的SFS线性化算法利用泰勒级数进行展开忽略了高阶部分的影响,导致三维重建的图像不够精确等问题。为解决三维重建精度问题,本文提出一种基于SFS算法改进的高精度快速水下图像三维重建方法,在提高三维重建精度的前提下,解决了对本轮数据利用率不够、迭代速度慢等问题。将其应用在真实图像和虚拟图像上进行实验评估以及三维重建的量化分析,验证了相比于经典SFS线性化算法和SFS最小化算法,本文提出的SFS算法改进的高精度快速水下图像三维重建方法,取得了令人满意的信噪比和图像信息熵值。 展开更多
关键词 图像 明暗恢复形状 三维重建 线性化法 海底检测 高精度成像 水下图像 图像处理
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