联合NSCT模糊域的声呐图像目标增强方法研究

提出一种基于非下采样轮廓波变换（NSCT）结合模糊域的噪声抑制和目标增强方法。使用NSCT将含噪声呐图像分解为不同的频率和方向响应子带,利用V-Bayes估计理论推导了模型的相应非线性二元阈值函数对NSCT系数的子带进行去噪。结合领域信息和空间信息构造模糊特征,再构建出模糊隶属度收缩函数对降噪后的NSCT分量执行二次降噪,最后以重建降噪后的声呐图像数据,使用综合数据和效果图示例来证明所提出的方法能够有效的去除声呐图像噪声,且优于基于小波变换的阈值去噪方法。     

利用NSCT循环抽样进行水声图像去噪

在海上军事及海底探测领域,基于声呐图像的识别应用越来越多。但是声呐图像混入了多种海上噪声,在图像对比时首先需要去除噪声。NSCT是一种基于拉普拉斯逆变换的滤波方法,对于海上声呐图像首先按照周期进行循环抽样,然后利用NSCT变换得到图像边缘系数,再通过滤波平移对噪声进行去除。本文在研究声呐图像及海上噪声特性的基础上,利用NSCT滤波算法对其进行去噪处理,得到空域平均后的去噪图像,并给出仿真结果。     

用于水下机器人的主动侧扫声呐图像预处理技术

分析了侧扫声呐接收机的噪声来源：自噪声和水体噪声,概括了它们影响声呐接收机的辐射路径;求出回波噪声的数字特征,在此基础上给出单扫描角度上声呐图像数据的递归最小二乘滤波算法,可提高水下机器人路径规划算法的实时l生。使用超小型远程操纵机器人（ROV）搭载SeaSprite声呐在船池中实验,对比给出预处理前后的声呐回波数据的还原图像,显示效果明显改善。     

基于粒子滤波的声呐图像目标跟踪算法研究

声呐图像目标跟踪技术在水下UUV作战系统中具有重要意义,由于水声环境复杂,噪声干扰严重,导致声呐目标跟踪效果欠佳。本文针对UUV声呐成像特点,首先给出一种改进的Curvelet变换图像增强方法,可以有效降低声呐图像噪声并在一定程度上增强目标图像的边缘。并此基础上,提出一种基于粒子滤波的声呐目标跟踪算法以获得更为准确的目标跟踪效果。仿真结果表明,相较于传统声呐目标跟踪,该方法具有更好的目标跟踪精度以及鲁棒性。     

基于AHP的内河航道新型扫测设备选型分析

本文在总结国内外航道水域新型扫测设备性能的基础上,结合内河航道养护需求,采用层次分析法(AHP)进行内河航道新型扫测设备选型分析。分析结果表明,内河航道新型扫测设备的优选顺序依次为侧扫声呐、合成孔径声呐、多波束测深系统、图像声呐、水下机器人、潜水员水下设备,并建议在实际应用中将侧扫声呐与多波束测深系统进行搭配使用,优选结果对内河航道扫测设备的选择具有一定的指导价值。     

大噪声环境下前视声呐图像目标识别方法研究

提出大噪声环境下前视声呐图像目标识别的研究方法,针对水下无人航行器(UUV)在近岸浅水区航行中由于前视声呐图像噪声较大,难以准确识别目标的问题,通过改进的中值滤波和Otus阈值检测算法,对前视声呐图像进行滤波和二值化.利用区域增长算法分割疑似目标区域图像,分别提取分割图像的长度、形状、方向、灰度均值和灰度能量中值等参数...     

基于小波变换的边缘保留图像滤波法研究

为了在滤除图像噪声的同时又能保留图像边缘,提出了一种新的基于小波变换的图像滤波法。利用小波变换对噪声图像进行多分辨率分解,得到对应的低频近似信号分量和高频细节信号分量。提取低频系数和高频系数,分别对低频系数进行增强,对高频系数进行锐化,再对锐化后的高频系数进行阈值处理,获得噪声系数,利用锐化前的高频系数减去处理后的高频系数,得到最终的高频系数并通过小波重构得到去噪图像。     

小波变换在舰船图像尺寸测量方法中的应用

分析小波阈值降噪和基于小波图像分割技术在舰船图像尺寸测量中的应用,在小波阈值降噪阶段,利用高斯小波对图像进行4层分解,逐层去除噪声的小幅值小波系数,达到去噪目的;在图像分割阶段,首先利用灰度直方图以及本文提出的像素邻域差值直方图构建二维直方图,然后对其进行最优一维投影;最后利用Haar小波对最优一维投影进行分解,求取图像最佳分割阈值。本文用提出的算法对舰船的主轴长度、主轴垂直方向长度、舰船面积以及周长4个尺度量进行测量。实验结果表明,小波变换在图像降噪和分割方面有诸多优势,而降噪和分割又是舰船尺寸测量的必须步骤,因此小波变换将在舰船图像尺寸测量中发挥越来越重要的作用。     

国产多波束侧扫声呐系统水上测试及性能分析

近年来,国产多波束侧扫声呐取得了快速的发展,本中心于2021年引进了新型国产设备:Shark-S455M型多波束侧扫声呐.为科学评价设备实际性能,积累设备使用经验指导实际生产,通过对海底沉船进行扫测,组织进行了相关验收测试工作.基于笔者从事侧扫声呐应用的工作经验,分析了该型多波束侧扫声呐的分辨能力和扫宽能力.     

基于前向线性预测和小波的FOG信号降噪算法研究

针对光纤陀螺输出信号的噪声,提出了一种处理该噪声的前向线性预测滤波与小波变换相结合的级联滤波方法,以前向线性预测滤波作为前段滤波器,采用DB4小波函数的强制阈值小波变换作为第二级滤波器。运用Allan方差法对级联滤波结果进行了分析,结果表明该级联滤波能取得较好的光纤陀螺信号降噪效果。