基于声纳图像的水平集分割算法研究
全波束声呐图像处理技术研究
全波束声呐图像处理技术研究全波束声呐是一种高端的声学成像设备，可以在水下高效地获取物体的图像信息。
在海洋资源勘探、救援探测等方面有着广泛的应用。
全波束声呐图像的处理技术更是影响了声呐成像的效果和精度，本文将聚焦于全波束声呐图像处理技术方面的研究。
一、全波束声呐图像处理的基本原理全波束声呐是通过发送声波信号进入水中并接收反射回来的反馈，根据反馈信号的强度和时间来确定水中的物体分布和形状。
全波束声呐的图像处理技术可以将原始数据转化为可视化的图像信息，从而更容易地解读所发现的目标物体的分布和形态。
全波束声呐图像处理技术基于图像处理和数据分析方法，可应用于水下目标物体的三维成像、目标分辨率提高以及信号噪声的降低等，可以更准确地找到搜寻目标并且更有效地进行数据分析。
二、全波束声呐图像处理技术的发展历程在20世纪90年代，全波束声呐图像处理技术得到了发展。
最早的声呐成像是基于地震学技术的，它利用共振的原理经过不断周转与反射，来获得水下物体的图像信息。
而后20世纪90年代出现了全波束声呐图像处理技术，这项技术通过将接收到的声波信号进行数据处理，得到了不同解析度的距离图像和扫描图像。
部分全波束声呐图像处理技术还能够进行目标物体的三维成像分析，从而更好地了解这些物体的分布、构造和属性。
随着计算机技术的发展，传感器和处理器的快速提高，全球不同时期的技术将获得更高的分辨率和灵敏度。
近年来，全波束声呐图像处理技术也迎来了数字化、高效化和模型化的发展。
研究者们不断尝试改进现有的成像算法和技术，以提高声呐成像的质量和效率。
三、全波束声呐图像处理技术的应用前景全波束声呐图像处理技术的应用领域极为广泛，既可以应用于军事领域，在水下搜索和救援行动中提高准确性，也可以应用于商业领域，如与海洋考古、海洋资源勘探和海底管道检测、修复有关的领域，通过收集和分析水下图像信息，了解更多关于水下环境和生态系统的知识，从而更好地维护这些生态系统的生态平衡。
基于统计量的声呐图像目标检测算法
图像中 , 由于目标回波信号表现 为灰度值较高的 区
域 ;目标阴影区域的灰度值较低 ;而混响背景区域内
的像素点灰度值则显得较为分散 。在均值统计量上
就表现为 , 目标回波区域的均值较大 , 而阴影区域均
值较小 。理论上 , 样本均值的计算需要大量的样本数
据 , 而在声呐图像目标检测中这是不可能实现的 。 由
大数定理可知 , 在样本个数较多的情况下 , 采用样本
算术平均取代样本统计平均 , 计算得到的统计量的偏
差较小 。在实际计算过程中 , 采用滑动窗算法 , 将滑
动窗内的像素点转换成一维向量 , 计算这个一维向量
的均值作为滑动窗内像素点灰度值的统计量 。 滑动
窗的取值大小对计算结果影响较大 , 滑动窗过小 , 其
t
=
-
i
∑
=μm
in
pi
lgpi ;En
=- ∑ p μm ax i =μm in i
lgpi ;Pt
t
=∑ i =μm
pi
in
。
定义直方图的熵为 :E =E1 +E2 , 则最佳分割阈
值 thr应满足 :
thr =m axE 。
(7)
t
2 仿真与结果分析
2. 1 基于低阶统计量 (均值和标准差 )的检测结果 分析声呐图像特性可以知道 , 声呐图像具有成像
众所周知 , 由于水下声场环境的复杂性和声呐设 备成像的非线性 , 所采集到的水下声呐图像具有对比 度低 、成像质量差 、目标物与背景之间对比度低等特 点 。这些特点对后续的声呐图像目标检测与识别分
析等工作带来了很大的难度 。因此 , 声呐图像的预处 理就成为近年来广大研究人员普遍关注的问题之一 。 文献 [ 1] 中对声呐图像的滤波问题进行了详细的分 析 , 对目前常用的几种滤波方法在处理声呐图像时的 性能进行了定量的比较与分析 。在声呐图像的理解 与分析中 , 声呐图像的目标检测与分割是继图像滤波 之后又一需要重点研究的问题 , 文献 [ 2, 3] 采用马尔 可夫随机场模型 , 通过求解最大后验概率来得到图像 的最优分割 , 且在分割中采用分级分割计算的方法 , 提高了分割的效率和准确度 。文献 [ 4] 在马尔可夫 模型分割的基础上 , 进一步采用活动变形模板进行目 标边界的精确搜索 , 从而得到更为精确的目标边界 。
基于水平集方法的图像分割关键技术研究的开题报告
基于水平集方法的图像分割关键技术研究的开题报告一、研究背景及意义随着数字图像处理技术的发展，图像分割已经成为图像处理领域中的重要研究方向之一。
图像分割将图像中不同区域进行分割和分类，是实现图像识别、图像检索、虚拟现实等应用的关键技术之一。
因此，图像分割技术的研究受到了广泛关注。
水平集方法是一种基于变分法的图像分割方法，它将图像中不同区域作为不同的水平集，通过优化水平集函数使得不同水平集之间具有较大的分界，从而实现图像分割。
水平集方法在图像分割领域具有较高的精度和鲁棒性，能够有效地处理各种形状和纹理复杂的图像。
因此，在图像分割领域，水平集方法得到了广泛的应用。
二、研究内容本文主要研究基于水平集方法的图像分割关键技术。
具体研究内容如下：1. 水平集方法原理：介绍水平集方法的基本原理，分析水平集函数的构造方式和优化方法，探讨不同水平集之间的分界方法。
2. 水平集方法改进：分析现有水平集方法存在的问题，探究改进方法，如曲线演化方法、形态学方法等，提高水平集方法的精度和鲁棒性。
3. 实验设计：基于公开数据集，设计实验方案，比较不同水平集方法的分割效果，分析各方法的优缺点。
4. 分析总结：总结不同水平集方法的适用范围和局限性，为未来的研究提供指导和参考。
三、研究方法本文采用文献调研、实验研究和数据分析等方法。
首先，对现有水平集方法进行系统的文献调研，深入理解其原理和应用范围。
其次，结合公开数据集，设计实验方案，比较不同水平集方法的分割效果。
最后，通过数据分析，总结不同方法的优缺点，为未来的研究提供指导和建议。
四、进度安排本研究计划于2021年6月开始，预计2022年6月完成。
具体进度安排如下：1. 2021年6月-2021年8月：文献调研，研究水平集方法的理论基础。
2. 2021年9月-2022年1月：实验研究，设计实验方案，比较不同水平集方法的分割效果。
3. 2022年2月-2022年4月：数据分析，总结不同方法的优缺点，提出改进和优化建议。
基于超像素聚类的侧扫声呐图像分割算法
基于超像素聚类的侧扫声呐图像分割算法盛蕴霞;霍冠英;刘静【摘要】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.【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2018(044)006【总页数】8页(P219-225,232)【关键词】超像素分割;聚类;侧扫声呐图像;最大流-最小割;显著性【作者】盛蕴霞;霍冠英;刘静【作者单位】河海大学物联网工程学院,江苏常州213022;河海大学物联网工程学院,江苏常州213022;常州市传感网与环境感知重点实验室,江苏常州213022;河海大学物联网工程学院,江苏常州213022【正文语种】中文【中图分类】TP391.40 概述作为海洋测绘和水下目标探测的主要声学成像设备之一,侧扫声呐在海洋探测的应用日益广泛[1-2]。
在进行水下目标探测时,为准确识别目标,通常需要将侧扫声呐图像中的目标高亮区及阴影区从复杂的海底混响背景中分割出来[2-3]。
然而,由于声波的传播特性和海底环境的复杂性,侧扫声呐图像往往具有混响强、对比度低、目标边缘模糊等特点,目标及其阴影的分割极为困难[3-4]。
目前,针对侧扫声呐图像的分割算法大致可以分为边缘检测分割[5]、阈值分割[6]、基于马尔可夫随机场(Markov Random Field,MRF)模型分割[7]、水平集分割[8]、聚类分割[9]等。
5分割方法及其在声呐图像分割中的应用
基于属性直方图的图像分割方法及其在声呐图像分割中的应用卢逢春，张殿伦，郭海涛（哈尔滨工程大学水声工程学院，黑龙江哈尔滨!"###!）摘要：图像分割是图像识别中的主要问题，同时它又是一个经典难题；声呐图像恶劣的品质使图像的分割变得更为困难$属性直方图概念是直方图概念的推广；%&’(阈值化方法是一种性能良好的方法$本文将属性直方图概念应用于%&’(法中，提出了一种基于属性直方图的图像分割方法$文中阐述了这种方法的原理，并以声呐图像分割作为实例说明了这种方法的可行性$关键词：直方图；图像分割；声呐图像中图分类号：)*+!+$,文献标识码：-文章编号：!##./0#12（3##3）#2/###!/#2!"#$%&%$"%’(#()*’+#,%-./*’+*.’-%-0),(*$1#"#’-!(,2//3)4#()*’(*&*’#1!"#$%&%$"%’(#()*’456789:;<(8，=>-*?@A B 8:C (8，?5%>B A :&B D （E D C C 797D F58G 7H I B &7H -;D (’&A ;J 89A 877H A 89，>B H K A 8J 89A 877H A 8958A L 7H ’A &M，>B H K A 8!"###!，E <A 8B ）25,(1#4(：N O B 97’79O 78&B &A D 8A ’B 8A O P D H &B 8&P H D K C 7OD 8P B &&7H 8H 7;D 98A &A D 8B 8G D 87D F &<7;C B ’’A ;B C G A F F A Q ;(C &P H D K C 7O ’，B 8G ’D 8B H A O B 97’79O 78&B &A D 8A ’’&A C C B 8A O P D H &B 8&P H D K C 7OK 7;B (’7D F K B G R (B C A &M$)<7;D 8Q ;7P &D F &<7K D (8G 7G <A ’&D 9H B O A ’G 7L 7C D P 7G F H D O &<7;D 8;7P &D F <A ’&D 9H B O $%&’(’’O 7&<D G A ’B 9D D G &<H 7’<Q D C G A 89O 7&<D G $)<7K D (8G 7G<A ’&D 9H B OA ’B P P C A 7G &D%&’(’’O 7&<D GB 8GB 8A O B 97’79O 78&B &A D 8O 7&<D G K B ’7G (P D 8&<7K D (8G 7G<A ’&D 9H B O ，A ’P H D P D ’7G $N &’P H A 8;A P C 7A ’7S P B &A B &7GD 8B 8G A &’F 7B ’A K A C A &M A ’G 7O D 8Q ’&H B &7G K M B 87S B O P C 7D F ’D 8B H A O B 97’79O 78&B &A D 8$6%78*1-,：<A ’&D 9H B O ；A O B 97’79O 78&B &A D 8；’D 8B H A O B 97图像分割是图像处理中的主要问题，也是计算机视觉领域底层视觉中的主要问题，同时它又是一个经典难题$图像分割方法一般可分为三类，即阈值化和聚类、边缘检测、区域检出$%&’(阈值化方法是使用最广泛的阈值自动选择方法之一，被认为是一种性能良好的方法$但如果图像的直方图呈复杂多峰形状，则传统的%&’(法分割效果不理想$本文提出了一种基于属性直方图的图像分割方法，阐述了这种方法的原理，并以声呐图像分割作为应用实例说明了这种方法的可行性和有效性$!概念与原理!$!属性直方图的概念属性直方图概念是作者对直方图概念的发展和推广［!］，简述如下$本文将灰度级为!、大小为"T #的图像的所有像素视为论域$U ｛（%，&）!#"%""/!，#"&"#/!｝，其中（%，&）表示像素$设’为论域$上的某种属性集，（%，&）#’表示像素（%，&）具有某种属性$对于图像$，属性’上的属性直方图定义为由(’（)）/)形成的离散图线，(’（)）为(’（)）U *’（)）#’$（!）式中：*’（)）表示图像$中具有属性’且灰度值为)的像素数目，#’表示图像$中具有属性’的像素总数$由式（!）有$)U !3)U !!(’（)）U!$其中!!、收稿日期：3##!/#0/30；修订日期：3##3/#"/!2$作者简介：卢逢春（!+.!/），女，副研究员，主要研究方向为信号处理、声呐设备$第32卷第2期哈尔滨工程大学学报V D C $32，W$23##3年.月X D (H 8B C D F>B H K A 8J 89A 877H A 8958A L 7H ’A &MX (8$，3##3万方数据!!分别为属性集"中像素的最小灰度值和最大灰度值"通常，#!!$，!!!!%$"这里的属性直方图，不同于图像分块分割（&’()和*+,-.(提出的）等方法中使用的子区域直方图，因为子区域直方图考虑的是子区域所有的像素"属性直方图仅仅考虑了图像中具有某种属性的像素，从某种意义上说它是一种残缺的直方图，但是正是因为这种残缺性，使属性直方图能够舍弃通常意义的直方图中一些具有一定先验知识的干扰成分或具体问题不关心的成分，而简化直方图，从而使基于直方图的图像处理方法得到简化和变得可行"对于同一幅图像，"不同，相应的属性直方图也不同，因此同一幅图像可以对应多个属性直方图，这一点与通常意义的直方图不同；但正是由于这种不同，使用时可以通过改变"而得到同一幅图像的不同的属性直方图，这使属性直方图的使用较通常意义的直方图更为灵活；如果"/!（!为论域#上的全集），属性直方图变为通常意义的直方图，可见通常意义的直方图仅仅是属性直方图的一种特例"利用属性直方图解决问题的关键是如何确定属性直方图，而确定属性直方图的关键是根据具体问题和先验知识构造属性集"""的一般构造式为"/｛（$，%）0"［（$，%）］｝"（!）式中："［（$，%）］表示像素（$，%）具有某种先验知识"，也可以说具有某种约束""本文构造属性集的方法不同于图像滤波，图像滤波要对图像本身施加某种运算，改变了图像，它或多或少要改变甚至破坏目标的边缘；而构造属性集并未对图像本身施加任何运算，没改变图像，当然也就没有改变目标边缘"属性集不对应于任何图像上的运算，构造属性集的目的是为了建立简化的直方图———属性直方图"而利用属性直方图确定图像二值化的阈值更方便更有效"$"!属性直方图上的1234阈值化方法属性直方图上的1234阈值化方法与通常意义的直方图上的1234阈值化方法［$］的原理相同，简述如下"设!$、!!分别为属性集"中像素的最小灰度值和最大灰度值，并设&"（$）表示"上属性直方图灰度值为$的像素出现的相对频率"假设以灰度值’为阈值将图像分割为目标与背景（假设目标处的灰度值较低），类间方差为!/##（’）［$#（’）%$］!5#$（’）［$$（’）%$］!"（6）!的最大值对应的’值即为最佳阈值，记作("式中，##（’）/"!$!$!’)"（$）为目标部分比例，$#（’）/"!$!$!’$&"（$）##（’）为目标部分均值，#$（’）/"’#$!!!&"（$）为背景部分比例，$$（’）/"’#$!!!$&"（$）#$（’）为背景部分均值，$/##（’）$#（’）5#$（’）$$（’）为总均值"!属性直方图在声呐图像分割中的应用!"$沉底小目标声呐图像简介声呐系统以一定的俯仰角和扇面向海底探测区域发射声波，接收采集回波"先采集的数据对应于离接收基阵较近的海底区域，后采集的数据对应于较远的海底区域"每次采集同一距离某一扇面的若干个波束的数据，内插成)个，作为每一行的数据，共采集&行"根据显示放大倍数的需要，分别从&行中每7行、8行、!行取$行或逐行取形成*（行）9+（列）的方位%距离%幅度二维图像"图$（+）是从一幅放大倍数为7的沉底小目标声呐图像中截取的最有可能含有目标的部分，称为可疑区子图像，其方位（水平方向）范围为#:"6:，距离范围为;6"8";<"=>，大小为,9-/=#9?#；关于可疑区子图像截取的方法，详见文献［!］"本文声呐图像的处理是针对可疑区子图像进行的（为叙述方便，下文将可疑区子图像也称为声呐图像）"其中较大的亮区对应于回波较强的区域，是小目标或海底石头的回波形成的，称为目标亮区；目标亮区后面与之相邻的暗区是小目标或海底石头的声学阴影形成的，称为阴影暗区，这是声呐员真正感兴趣的部分，因为它的形状在一定程度上反映了目标的形状［6］"图$（+）其余部分由更小的亮区和暗区混杂一起组成，是海底混响形成的，称为海底混响区"阴影暗区的清晰度与混响噪声比@A @有关，图$（+）所示图像的@A @大约为?B C "声呐图像对比度差，阴影暗区像素少，分辨率低，干扰强"图$（+）所示图像的直方图如图$（D ）所示（直方图纵坐标表示频数，以下同），可见声呐图像的直方图不是典型的双峰形状"・!・哈尔滨工程大学学报第!6卷万方数据图!放大倍数为"的声呐图像及其直方图#$%&!’()(*+,%)-./(+,$0+%)+1"1$0).+(-$1.2$.1/%,+03&3声呐图像属性集的构造与二值化阈值的选取由直方图!（4）可以看出，要准确地选择二值化阈值!是困难的，作者由图!（4）利用单阈值的51.6法求二值化阈值，与实际情况不符合；其原因是声呐图像中干扰过多致使直方图中存在过多的干扰成分&因为属性直方图能够舍弃具有一定先验知识的干扰，这里在属性直方图上利用51.6法确定二值化阈值!：对于灰度级为"大小为#7$的声呐图像%，考虑其灰度方面的特点和本文分割的目的，令式（3）中的!［（&，’）］为(（&，’）!"(，可构造属性集))8｛（&，’）9(（&，’）!"(，:!&!#;!，:!’!$;!｝&（<）式中：(（&，’）表示像素（&，’）的灰度值，"(表示声呐图像像素的灰度均值，可以认为)是由阴影暗区和部分或全部海底混响区（也有可能包括小部分目标亮区）构成的集合&由式（!）确定)上的属性直方图，根据属性直方图由式（=）计算*8"!，"!>!，…，"3?!，"3（实际上，这里"!等于声呐图像中像素的最小灰度值，"3等于"(）时的各个!值，对应于其最大值的*值即为最佳二值化阈值!&3&=声呐图像的目标检测与分割由于声呐图像的强干扰性（主要是混响），致使二值化后的声呐图像中除了阴影暗区外，在背景区（原海底混响区）还可能含有一些小的暗区，称为孤立区&在阴影暗区中也有可能含有一些小的亮区，称为孔&由于每个孤立区面积较阴影暗区面积小的多，每个孔面积较背景面积小得多，故可利用区域标记法检测目标（阴影暗区）并去除孤立区和孔&3&<实验结果声呐图像分割的实现步骤如下：（!）利用保边性能较好的中值滤波（选=7=矩形窗口）去除尖脉冲噪声，中值滤波后的图像和直方图分别如图3（+）和3（4）所示&图3中值滤波后的图像及其直方图#$%&3@2)$0+%)+A1),0)-$+(A$*1),$(%+(-$1.2$.1/%,+0（3）利用式（<）确定属性集)，利用式（!）确定)上的属性直方图，如图=所示&图=)上的属性直方图#$%&=@2)4/6(-)-2$.1/%,+0A,/012))（=）按3&3中的方法利用属性直方图确定分割阈值，并进行二值化，得图像如图<所示&（<）图<所示图像中含有一些孤立区，用区域标记法除去，得图像如图B所示&图B所示图像中无孔，至此分割完毕&对于上述实现步骤，作如下说明：（+）对于步骤（!），不总是必需的；（4）如果有必要，在进行步骤（=）前，可以对属性直方图平滑一次；（C）对于步骤（=），如果分割效果达不到要求，可在阈值!附近利用交互方式选择最合适的分割阈值&（下转第!D页）・=・第=期卢逢春，等：基于属性直方图的图像分割方法及其在声呐图像分割中的应用万方数据另外当基座所做的转动是均匀的或角加速度很小时，即当!"#$、!"#%、!"#&可近似地看成零时，方程（!），（"）可简化成’(!・・#)(!!#｛*(#（+($,(）［（"#$#""#%）"$（"#&#!"）"］｝!#（+($,(）（"#$#""#%）（"#&#!"）（!$!"）$’(（"#$#""#%）!"%$-(%（&）和（,(#,"）"・・#［)"$"（,($+(）!!!］!"#［*"#（,($+(）（"#%!!#"#$"#&!）#（"#%"$"#$"）（’($+(#’"$+"）#’("#%!!］"$（’($+(#’"$+"）"#$"#%""#（’($+(#’"$+"）"#$"#%#（,($+(）（$""#&!!!#"#$!!$"#%"#&!）#"#$’(!!%."$-"&’（(）若静电吸引力控制着"，使其做微幅振动"（/）%#)*+（$/#%,）其中振幅#非常小，而频率$充分大时，由于静电吸引力所提供的力矩是有限的，#应为!!$"的同阶小量。
声纳图像处理关键技术研究的开题报告
声纳图像处理关键技术研究的开题报告一、选题背景随着海洋开发的不断深入，水下工作趋于普遍，水下探测、定位、成像和目标识别已经成为海洋工程领域研究的重要问题之一。
声纳成像技术是水下机器人或无人潜水器进行跟踪、探测和盯梢的关键技术之一。
声纳图像处理技术是海洋工程领域的重要技术，其应用领域涵盖了海底资源开发、海洋环境监测、海底文物保护以及军事领域等多个方面。
声纳图像处理技术的发展成为了提升水下机器人或无人潜水器在各个领域应用的关键技术之一。
二、选题意义声纳图像处理技术的研究和发展带有重要的实际意义和理论价值。
声纳技术已经成为了水下机器人和无人潜水器的核心技术之一，也成为了海洋领域的研究热点之一。
通过对声纳图像进行深入研究，可以实现水下目标检测、识别和跟踪等功能，帮助人们更好地了解海底情况，为海洋开发提供更好的技术支持。
三、研究内容本课题的研究内容包括但不限于以下方面：（1）水下声纳图像拍摄技术研究：选择合适的声纳仪器和声源，设计适合于不同水下环境的声纳系统，进行声纳图像数据采集及预处理。
（2）声纳图像的处理与分析：利用数字信号处理和模式识别算法处理声纳图像，进行图像去噪、增强和配准等处理，实现水下目标的检测、识别和跟踪等功能。
（3）声纳图像的可视化：对声纳图像进行三维可视化，使得水下景象可以形象直观地展现在人们的眼前。
四、研究目标本课题的研究目标：（1）深入研究水下声纳图像处理关键技术，在材料选择、图像处理算法优化等方面进行研究，提高声纳图像处理的精度和可靠性。
（2）探索基于深度学习的声纳图像处理技术，并将其应用于水下目标的检测与识别中。
（3）构建水下声纳图像处理系统，实现声纳图像采集、处理和可视化一体化。
五、研究方法本课题的研究方法主要包括以下方面：（1）文献综述法：对相应的声纳图像处理、模式识别等方面的文献进行全面综述、分析和总结。
梳理接近本课题的相关研究成果，从而为本课题提供必要的理论支持与借鉴。
水下声呐图像目标分割方法的研究及应用的开题报告
水下声呐图像目标分割方法的研究及应用的开题报告一、研究背景和意义随着科技的不断进步，水下声呐图像成为了海洋勘探、水下作业和水下机器人等领域的重要工具。
而在水下声呐图像处理中，图像目标分割被视为一个尤为关键的步骤，其作用是将声呐图像中的目标从背景中分离出来，为后续的图像识别、三维重建和机器人控制等方面提供基础数据。
因此，基于水下声呐图像的目标分割在水下勘探和水下工作中有着重要的应用价值。
二、研究内容和方法1. 研究水下声呐图像目标分割的常见方法。
包括传统的基于阈值、基于边缘和基于区域的分割方法，以及基于深度学习的分割方法等。
2. 基于深度学习的水下声呐图像目标分割方法。
当前基于深度学习的分割方法在图像处理领域中已经取得了一定的研究进展。
因此，我们将探究如何将这些方法应用于水下声呐图像目标分割中。
3. 基于水下实际数据集的分割算法性能对比。
我们将建立一组包含水下声呐图像的实际数据集，对不同水下声呐图像目标分割方法进行测试和比较，从而确定最优的水下声呐图像目标分割方法。
三、预期研究成果和应用价值1. 研究基于水下声呐图像的目标分割方法，探究其算法的优缺点和适用范围。
2. 通过实验验证基于深度学习的水下声呐图像目标分割方法的有效性，并确定最优的水下声呐图像目标分割方法。
3. 为海洋勘探、水下作业和水下机器人等领域提供水下声呐图像目标分割的技术支持，促进智能化水下勘探和作业的发展。
四、研究进度安排1. 研究已有的水下声呐图像目标分割方法，阅读相关文献并进行总结归纳，于2021 年 3 月完成。
2. 研究基于深度学习的水下声呐图像目标分割方法，阅读相关文献并进行模仿实验，于 2021 年 5 月完成。
3. 建立水下实际数据集，对不同水下声呐图像目标分割方法进行测试和比较，于2021 年 7 月完成。
4. 分析实验结果，确定最优的水下声呐图像目标分割方法，于 2021 年 9 月完成。
5. 撰写论文，最终完成毕业设计，于 2021 年 12 月完成。
一种新的水平集图像分割方法
一种新的水平集图像分割方法
任继军;何明一
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2007(043)019
【摘要】对Chan-Vese提出的基于简化Mumford-Shah区域最优划分模型和测地线主动轮廓模型在水平集框架下的物理机理进行了分析,在充分考虑其模型优点的基础上,通过构造新的能够整合局部边缘信息和全局区域信息的演化函数对上述模型所存在问题进行了针对性处理,得到了一种新的水平集图像分割模型.人工合成图像和红外光学图像的仿真结果表明,在同样的模型参数条件下,该文模型具有比传统CV模型和GAC模型更高的演化效率和分割质量.
【总页数】4页(P16-18,52)
【作者】任继军;何明一
【作者单位】西北工业大学,电子信息学院,陕西省信息获取与处理重点实验室,西安,710072;西北工业大学,电子信息学院,陕西省信息获取与处理重点实验室,西安,710072
【正文语种】中文
【中图分类】TP911.73
【相关文献】
1.一种新的水平集图像分割模型 [J], 王卫卫;杨塨鹏;吕畅;杨艳琦
2.一种新的基于水平集方法的SAR图像分割算法 [J], 刘光明;孟祥伟;陈振林
3.一种新的窄带快速区域水平集C-V模型图像分割方法 [J], 李传龙;李颖;兰国新
4.一种新的基于区域竞争模型的水平集医学图像分割方法 [J], 陈湘文;赵卫东;李吉超
5.一种新的基于snake模型的水平集图像分割方法 [J], 王志豪;汪继文
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
关键词 ：声纳 图像分割 ；Ｌ Ｆ能量模 型 ； Ｂ 水平集 ； 态学运算 形
中 图 分 类 号 ：Ｔ １ ．３ Ｎ９ １ ７ 文 献 标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１０ － ７７ ２ １ ）１０ ２ －３ ０ ０９ ８ （０ ２ ０ －０ ９－ ０
（． １ 哈尔滨工程大学 水声工程学 院。 黑龙江 哈尔滨 １ ０ ０ ： ５０ １
２ 总装 备 部 ， 京 １０ ０ ） ． 北 ０ ００
ห้องสมุดไป่ตู้
摘
要 ：针对现有 的图像分割方法无法 准确地分割声纳 图像 的问题 ， 提出 了一 种改进 的水平集 声纳 图像
分割方法 。介绍 了 Ｌ Ｆ能量模型 ， 鉴其 无重初始化的水平集演化思 想。为克服声纳 图像 中复杂背景带 Ｂ 借 来 的负面效应 ， 利用形态学顶帽一 底帽变换对声纳 图像进行 预处理 ， 并在此基 础上进 行无需初 始化 的水 平
ｅｆ ｃｓ ｃ ｕ ｅ ｙ ｔｅ ｃ ｍｐ ｅ ａ ｋ ｒ ｕ ｄ ｉ ｏ ａ ｍａ ｅ ｓ ｎ ｒｉ ｇ ｓ ｐ ｅ ｒ ｃ ｓｅ ｙ ｍｏ ｐ ｏｏ ｉａ ｏ － ａ ｆ ｔ ａ ｓ ｄ ｂ ｈ ｏ ｌ ｘ ｂ ｃ ｇ ｏ ｎ ｎ ｓ ｎ ｒ ｉ ｇ ， ｏ ａ ｍａ ｅ ｉ ｒ ｐ ｏ ｅ ｓ ｄ ｂ ｒ ｈ ｌ ｇｃ ｌ ｐ ｈ ｔ ｅ ｔ
ａ ｄ ｂ ｔ ｍ— ａ ｒ ｎ ｆ ｒ ｔ ｎ， ｎ ｎ ｔ ｅ ｅ ｂ ｓ ，ｈ ｖ ｌ ｅ ｅ ｍｅ ｔ ｔ ｎ ｗ ｔ ｏ ｔｒ — ｉ ａｉａｉｎ ｉ ａ ｒ ｄ ｕ ． ｎ ｏ ｔ ｈ ｔｔ ｓｏ ｍａ ｉ ａ ｄ ｏ ｈ ｓ ａ ｉ ｔ ｅ ｌ ｅ ｔ ｇ ｎ ａｉ ｉ ｕ ｅ ｉ ｔ ｌ ｔ ｓｃ ｒ ｅ ｐ ｏ ａ ｏ ｓ ｅ ｓ ｓ ｏ ｈ ｎｉ ｚ ｏ ｉ
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｅ ｅ ｅ ｅ ｍ ｅ ｔ ｔｏ ｌ ｏ ｉｈ ｏ ｏ ｒ ｉ ａ ｅ ｓ ａ ｃ ｎ ｌ ｖ ｌｓ ｔ ｓ ｇ ｎ ａ ｉ ｎ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｆ ｒ ｓ ｎａ ｍ ｇ
ＬＩ Ｇｕ ｎｇ ｙ ，ＢＩ Ｕ ａ ．ｕ ＡＮ ｎ — ｕ ＳＨＥＮ ｅ ｇ ｙ ｎ Ｈｏ ｇ ｙ ， Ｚｈ ｎ － ａ ，Ｓ ｎｇ ＨＩ Ｈｏ
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓｒ ｃ ：Ａｉ ｎ ｔｔ ｅ ｐ ｏ ｌｍ ｈ ｔｔ ｅ ｅ ｉｔ ｇ ｉ ｇ ｅ ｍｅ ｔｔ ｎ ｍｅｈ ｄ ａ ｎ ｔｂ ｃ ｕ ａｅｙ ａ ｐ ｉｄ ｉ ｍｉ ｇ ａ ｈ ｒｂ ｅ ｔ ａ ｈ ｘ ｓｉ ｍａ ｅ ｓ ｇ ｎ ａｉ ｔ ｏ ｓ ｃ ｎ ｏ ｅ ａ ｃ ｒ ｔｌ ｐ ｌ ｎ ｎ ｏ ｅ ｓ ｎ ｒｉ ｇ ｅ ｍｅ ｔ ｔ ｎ， ｎ ｉ ｒ ｖ ｄ ｌ ｖ ｌｓ ｔｓ ｎ ｒｉ ｇ ｅ ｍｅ ｔｔ ｎ ｍｅｈ ｄ ｉ ｐ ｏ ｏ ｅ ． ＢＦ ｅ ｅｇ ｄ ｌ ｏ ａ ｍａ ｅ ｓ ｇ ｎ ａｉ ａ ｍｐ ｏ ｅ ｅ ｅ ｅ ｏ ａ ｍａ ｅ ｓ ｇ ｎａ ｉ ｔｏ ｓ ｒ ｐ ｓ ｄ Ｌ ｎ ｒｙ ｍｏ ｅ ｏ ｏ
ｉ ｎ ｒ ｄ ｃ ｄ ａ ｄ ｕ ｅ ｏ ｆｒ ｎ ｅｆ ｒ ｔ ｄ ａｏ ｖ ｌ ｅ ｖ ｌ ｔ ｎ ｗｉ ｏ ｔ ｅ ｉ ｉ ａ ｉａｉｎ Ｔ ｖ ｒ ｏ ｅ ａｉｅ ｓ ｉｔｏ ｕ ｅ ｎ ｓ ｄ ｆ ｒ ｅ ｅ ｅ ｃ ｓｉ ｅ ｆｌ ｅ ｔ ｏｕ ｉ ｔ ｕ — ｔ ｌ ｔ ． ｏｏ ｅ ｃ ｍｅｎ ｇ ｔ ｒ ｏ ｉ ｅ ｓ ｅ ｏ ｈ ｒ ｎｉ ｚ ｏ ｖ
２１ ０ ２年 第 ３ １卷 第 １期
传感器与微系统 （ ｒｎｄ ｃｒａｄＭ ｃ ｓｓ ｍ Ｔｃ ｎｌ ｉ ） Ｔａ ｓｕ ｅ ｎ ｉ ｏｙｔ ｅｈ ｏ ｇｅ ｒ ｅ ｏ ｓ
２ ９
基 于 声 纳 图像 的水 平集 分 割算 法研 究
刘光 宇 ，卞 红雨 ，沈郑 燕 石 红 ，
Ｃｏ ａ ｅ ｔ ｅ ｉ ｒ ｖ ｄ ｌ ｖ ｌｓ ｔｍｅｈ ｄ ｗｉ ｈ Ｂ ｎ ｒ ｄ ｌｍｅｈ ｄ ｉ ｈ ｉ ｌｔ ｎ ｅ ｐ ｒｍｅ ｔ ａ ｄ ｔ ｅ ｍｐ ｒ ｈ ｍｐ ｏ ｅ ｅ ｅ ｅ ｔ ｏ ｔ ｔ ｅ Ｌ Ｆ ｅ ｅ ｇ ｍｏ ｅ ｔｏ ｎ ｔ ｅ ｓｍｕ ａ ｉ ｘ ｅ ｉ ｎ ， ｎ ｈ ｈ ｙ ｏ ｒ ｓ ｌ ｈ ｗ ｔ ａ ｈ ｍｐ ｏ ｅ ｅ ｅ ｓ ｔｓ ｇ ｎ ａｉ ｎ ｍｅｈ ｄ ｉ ｒ ｕ ｔｂ ｅ ｆｒ ｓ ｎ ｒ ｉ ｇ ｅ ｍｅ ｔｔ ｎ ｗ ｔ ｅ ｕ ｔ ｓ ｏ ｈ ｔｔ ｅ ｉ ｒｖ ｄ ｌ ｖ ｌ ｅ ｅ ｍｅ ｔｔ ｔ ｏ ｓ ｍｏ ｅ ｓ ｉ ｌ ｏ ｏ ａ ｍａ ｅ ｓ ｇ ｎ ａｉ ｉ ｓ ｏ ａ ｏ ｈ ｕ ｅ ｅ ａ ｋ ｒ ｕ ｄ ｎ ｖ ｎ ｂ ｃ ｇｏ ｎ ． Ｋｅ ｒ ｓ ｓ ｎ ｒｉ ｇ ｅ ｍｅ ｔｔ ｎ；Ｌ Ｆ ｅ ｅ ｇ ｄ ｌ ｅ ｅ ｅ ；ｍｏｐ ｏｏ ｉ ａ ｐ ｒ ｔ ｎ ｙ ｗｏ ｄ ： ｏ ａ ｍａ ｅ ｓ ｇ ｎ ａｉ ｏ Ｂ ｎ ｒ ｍｏ ｅ ；ｌｖ ｌ ｔ ｙ ｓ ｒ ｈ ｌ ｇｃ ｏ ｅ ａ ｉ ｓ ｌ ｏ
（ ． ｃ ｏｌ ｆ ｄ ｒ ｔｒＡ ｏ ｓｉ ｎ ｉｅｒ ｇ ＨａｂｎＥ ｇｎ ｅ ｎ ｉｅｓｙ Ｈａｂｎ１０ ０ ， ｈｎ ； １ Ｓ ｈ ｏ Ｕｎ ｅｗａｅ ｃ ｕｔ ｓＥ ｇｎ ｅｉ ， ｒ ｉ ｎ ｉｅｒ ｇＵｎｖｒｉ ， ｒ ｉ ５ ０１ Ｃ ｉａ ｏ ｃ ｎ ｉ ｔ ２ Ｔ ｅＧｅ ｅａ ｒ ｍｅｔ ｐ ｒｍｅ ｔＢ ｉｎ ０ ０ ０ Ｃ ｉａ ． ｈ ｎ ｒｌ ｍａ ｎ ａｔ ｎ ， ｅ ｉｇ１０ ０ ， ｈｎ ） Ａ Ｄｅ ｊ