【摘 要】
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水下似雷目标的检测是提高海军数字化作战能力的重要环节,论文依托于实际工程项目,围绕基于高频成像声纳的水下似雷目标检测方法开展研究。首先,本文对国内外水下似雷目标检测的相关技术简要概述,并针对水下似雷目标的感兴趣区域(Region of Interest,ROI)提取技术、水下似雷目标图像分割技术、水下似雷目标特征提取技术三个方面进行了详细介绍;其次,本文针对强混响背景下水下似雷目标较弱,ROI难以
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水下似雷目标的检测是提高海军数字化作战能力的重要环节,论文依托于实际工程项目,围绕基于高频成像声纳的水下似雷目标检测方法开展研究。首先,本文对国内外水下似雷目标检测的相关技术简要概述,并针对水下似雷目标的感兴趣区域(Region of Interest,ROI)提取技术、水下似雷目标图像分割技术、水下似雷目标特征提取技术三个方面进行了详细介绍;其次,本文针对强混响背景下水下似雷目标较弱,ROI难以准确提取的问题,提出使用Reed-Xiao Li(RX)异常检测算法,并结合积分图像等算法,加快了运算速率;继而,针对似雷目标的ROI受斑点噪声影响严重且边缘模糊的问题,本文在比较了聚类分割算法、马尔科夫(Markov Random Field,MRF)分割算法、水平集分割算法等图像处理方法后,提出模糊C-均值(fuzzy c-means)聚类算法改进的Chan-Vese(CV)水平集分割,使得目标边缘轮廓的分割结果更加精确;最后,对提取到的ROI区域进行特征描述,并利用分割图像提取目标的几何特征,因单特征对物体的描述具有一定的局限性,本文提出利用多特征构建特征矢量,对目标进行更加完备的表达,进而提高后期目标分类的准确率。论文对外场水库实验数据及软件模拟的“沉底”目标数据进行处理与分析,验证了水下似雷目标ROI提取的时效性、目标分割的精确性;利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对特征提取与组合应用这一技术方案进行验证,证明该策略的可行性。
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