一种合成孔径声呐图像目标分割方法

合成孔径声呐图像的信噪比低于普通光学图像,使图像分割成为合成孔径声呐图像处理中的重要环节。本文研究了表示合成孔径声呐图像数据分布的瑞利混合模型,结合马尔科夫随机场模型,将其应用于声呐图像水下目标(亮区)分割;通过最大期望算法分别估计目标和背景的瑞利混合模型参数,并利用该参数使用Graph cut方法进行马尔科夫随机场图像分割,通过重复迭代,最后形成稳定的目标分割结果;对实际的声呐图像进行了数据分析及目标分割,结果表明瑞利混合模型在描述合成孔径声呐声图上有良好的性能,可以改善目标分割的效果。     

合成孔径声纳图像纹理分类

纹理是图像的重要特征。合成孔径声纳图像中,水底展示出了丰富的纹理。纹理分析在声图处理中有多种用途,具有重要意义和研究价值。本文比较了不同的纹理描述方法应用与光学图像与声图中时的性能。使用基于支持向量机的主动学习方法,降低了人工标签的工作量。     

基于图像特征的合成孔径声纳声图像拼接研究

利用合成孔径声纳(SAS)声图方位向线分辨率恒定的特点,提出了基于图像特征的SAS声图拼接方法,其关键技术是使用SURF算子和RANSAC算法。方法使用SURF算子提取SAS声图的特征点,使用RANSAC算法对SAS声图进行精匹配处理。对SAS实测图像进行了处理,结果证明了该方法的有效性。