模糊聚类的侧扫声纳图像分割算法

针对侧扫声纳图像的特点,利用二维经验模态分解（BEMD）将图像分解成若干固有模态函数（IMF）和1个余量.分析了侧扫声纳图像背景区的图像频率特征,通过增强目标和阴影的特征信息降低噪声的影响.提取图像的高斯马尔可夫纹理（GMRF）,用来表达图像像素点间的空间关系,以减少图像的误分割.利用BEMD和GMRF改进模糊C均值聚类算法,提出了新的聚类准则和距离函数,形成一种新的模糊聚类算法.利用该算法对不同的侧扫声纳图像进行分割,并将分割结果与其他典型的聚类算法的分割结果进行比较,验证了该算法的抗噪性和准确性.     

侧扫声纳系统声图几何失真分析及其改正方法

针对侧扫声纳系统声图中的几何失真问题,通过拖鱼坐标系的七参数模型,分析了侧扫声纳系统拖鱼姿态、速度、升沉及声线弯曲对侧扫声纳声图造成的几何失真,建立了声图中拖鱼姿态改正、船速和升沉改正以及声线弯曲改正模型,并分析模型误差.研究结果表明:所用模型可有效改善声图的几何形变,模型误差小,对水下目标探测具有一定的理论和实践意义.     

遥感图像植被判读与土壤判读

通过遥感图像判断识别各种目标，是达到遥感应用目的的一个重要环节，而判读植被图像和土壤图像对监测生态环境变化具有十分重要的意义。介绍了主要植被类型的影像特征和遥感图像植被判读的方法，以及航空像片的土壤判读和卫星图像的土壤判读方法。     

多波束声纳水柱影像探测中底层水域目标的研究进展

介绍了利用多波束声纳水柱影像探测中底层水域目标的研究现状,以实例说明了多波束声纳水柱影像的典型应用,展望了其应用前景.多波束水柱影像携带了波束从换能器到海底的完整信息,可用于探测从海面至海底的声照射目标,包括探测航道障碍物、水雷和海底突起物等海底民用军事目标,检视水下工程,也可探测鱼群、海洋内波、羽状气流等中底层水域固体或非固体目标.通过改变波束照射方式,多波束声纳可兼作扇扫声纳,还可进行动态目标的探测与跟踪.多波束声纳水柱影像在水下目标探测中应用广泛,多波束声纳技术也发展迅速,典型特征是波束数增多、波束角减小、覆盖角度扩大、信号带宽增加、硬件体积缩小.高精度、高分辨率、三维立体测深成像将是未来多波束声纳的发展方向.未来多波束声纳技术将集成侧扫声纳、合成孔径声纳、扇扫声纳等多种水下声学成像工具于一体,其应用领域也将进一步拓展.     

基于扇扫声纳图像的动态目标跟踪方法

扇扫声纳在搜寻目标,躲避障碍物,跟踪动态目标,水下检视等方面有着广泛的用途。针对影像噪声大,实现动态目标的自动跟踪有较大难度的问题,分析了扇扫声纳影像中动态目标和静态目标的特点,利用目标在序列影像中的变化完成动态目标的分离,在此基础上,使用卡尔曼滤波方法实现动态目标的跟踪,最后结合实际数据进行了分析,表明算法的有效性。     

一种自适应图像增强方法及其应用

图像增强是大多数图像分析和计算机视觉问题必需的环节 .本文提出了一种自适应图像增强方法并成功地将其应用于沉底小目标声纳图像的增强过程中 .本文方法除了具有图像平滑的功能外 ,还具有其它某种特定的图像增强功能     

侧扫声纳目标自动探测研究

为了解决水声图像因受到噪声、多途、混响的影响,使水声图像特征难以提取的问题,针对海底目标的识别,通过对图像处理算法的研究以及大量的实验分析,给出了侧扫声纳图像目标自动识别的有效方法.其中包括图像的增强、二值化、二值开闭操作、特征提取、特征计算及目标识别等内容.通过对面积特征的提取和计算实现了对水下目标的自动探测.     

基于Curvelet变换水下声纳图像去噪研究

为了更好地消除水下声纳图像噪声及保持图像边缘效果，提出将Curvelet变换方法应用在水下图像去噪技术中．该处理方法克服了Ridgelet去噪只对直线边缘敏感的缺点，并对图像中存在的曲线特征起到了很好的边缘保持效果，并在实验输出数据比较中获得较好效果．     

8mm波段二维扫描辐射成像的研究

根据地物及目标的微波辐射特性，叙述了微波辐射图像的成像机理，系统结构，图像的特征、处理及判读的方法。成像实验结果表明：在场景的微波辐射图像上，金属目标，水面、树木、草地和道路和特征十分明显。     

水下目标声散射特性仿真

对水下目标的声散射机理进行了简要的理论分析．对于几种典型的水下目标，在近场采用物理声学法实现了声纳成像仿真，远场利用亮点模型理论实现了回波波形的模拟．根据远近不同，采用不同的方式来提取目标的特征，为水下目标的识别提供了仿真数据．     

基于神经网络和遗传算法的舰艇声纳自噪声预报

研究了舰艇航行时声纳部位接收到的全艇自噪声的预报问题．分析了影响声纳部位自噪声的各种参数，将BP神经网络和遗传算法相结合用于舰艇声纳部位自噪声预报．通过使用遗传算法对神经网络的初始权值进行优化，可以在解空间中定位出一个较好的搜索空间，然后采用BP算法在这个小的解空间中搜索出最优解．通过整理大量的测试数据，对神经网络进行训练，训练好的神经网络能够迅速而精确地对舰艇各种航行状态的自噪声进行预报．结果表明，该方法不仅具有足够的精度，而且实用方便、适用性强．     

航片图像纠正方法分析

由于航片的中心投影及摄影过程中像片的不水平,使图像中地物和地貌发生了变形,从而增加了图像判读的困难。图像的几何纠正成为图像判读不可缺少的预处理过程,传统采用光学纠正的方法进行几何校正,在简要分析传统图像几何校正的基础上,提出了数字微分纠正方法,并对纠正后数字图像的边界范围的确定进行探讨。     

结合形态学运算的谱抠图声纳图像分割法

针对数字抠图与图像分割之间的联系,提出一种结合形态学运算的谱抠图声纳彩色图像分割法。首先通过形态学中的顶帽(top-hat)变换和底帽(bottom-hat)变换去除声纳图像中阴影的影响和背景的不均匀性,并进行图像增强;其次,将数字抠图中的alpha值考虑到图像分割中,通过全局平均迭代阈值法获取阈值,对抠图所获alpha图像进行阈值处理得出分割结果;最后,与多种现有的分割方法进行仿真对比实验,实验结果证明了本文分割方法的有效性。     

基于声波探测的海底管道非掩埋状态检测方法

基于声波探测技术,提出一种对海底管道非掩埋状态进行联合检测的方法,以山东胜利油田某海底输油管道为对象,设计一种双声纳探头多波束测深系统,并联合侧扫声纳系统,通过对系统参数进行分析、优化,从而实现对海底管道非掩埋状态的高效精确检测。分析检测结果表明:基于双声纳探头多波束系统的海底管道检测可获得高密度的点云数据,显著提高了管道检测数据的稳定性及可靠性;侧扫声纳系统的良好检测效果有赖于其声波掠射角的最佳取值;参数优化后的联合检测系统的检测效率得到显著提高,能够精确判断出管道的实际状态。     

基于多波束和侧扫声纳的海洋测量探讨

随着海洋经济的迅速发展,海域使用开发活动日益频繁。本文以平台就位为例,在平台就位前,对该平台周围进行了地貌及海底障碍物状况调查,并为潜水探摸提供障碍物定位。采用GPS定位系统、多波束系统和侧扫声纳系统组合进行扫海测量,以提高声图中海底平台附近的障碍物定位精度。     

基于标记和模糊聚类的分水岭声纳图像分割

针对传统分水岭算法在处理声纳图像时存在严重的过分割现象,提出一种结合分割前处理和后处理两类方法优点的算法.首先利用H-min变换技术提取区域极小值和新的标记,对标记后的图像进行分水岭图像分割;然后结合改进适应度函数的粒子群全局寻优算法,从初分割的小区域中搜索出较为准确的初始聚类中心,利用这个聚类中心和改进目标函数的模糊C均值聚类算法,再对分割后的小区域聚类,并控制迭代次数,以提高分割速度.实验结果表明:该方法能够有效消除过分割现象,提高声纳图像处理效果,有效分割率达89％,处理时间提高30％以上.     

基于SAR图像的城市目标识别研究

以SAR图像中城市目标为研究对象,从当前实际需要出发,分析了城市目标的特点,归纳了城市目标各组成要素的识别特征,总结了城市目标的判读方法,并对城市目标的综合应用进行了分析。     

基于内容的图像检索在土壤侵蚀遥感调查中的应用

土壤侵蚀调查由于技术的限制，目前利用遥感图像判别土壤侵蚀强度主要是人工判读或人机交互式勾绘．为减轻人工判读勾绘的负担，从图像分析角度，利用基于内容的图像检索技术辅助人工目视解译，实验初步表明这种思路是可行的．     

双聚焦声纳的模拟研究

本文把HISS雷达的原理用于研究扫描声纳的成象问题，从双聚焦的角度重新推导了信号处理公式。对于具有不同的基阵长度和不同的基元数的三种情况，做了模拟计算．首先，就假想目标计算出全息矩阵元，把它作为测量的模拟值。然后通过信号处理得到不同位置的散射波强度。计算表明，双聚焦声纳对于短距目标探测有良好的距离分辨率．     

某深弹声纳系统的电磁兼容研究与设计

声纳系统在我海军中广泛应用，研究如何减少电磁因数造成的干扰，提高系统自身抗干扰能力，保证声纳系统正常工作具有重要意义。实践证明了本声纳系统设计的正确性和可靠性。