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合成孔径声纳成像时,需要从不同位置采集目标的回波,从而造成目标的阴影被模糊。传统的声纳图像增强方法没有利用合成孔径声纳的成像机理,难以对阴影进行有效增强。从合成孔径声纳信号处理的角度,给出了固定焦距阴影增强(FFSE)算法的严格证明过程,导出了不同变换域下阴影增强的处理方式。对于多子阵合成孔径声纳,使用不均匀分离快速傅里叶变换(NSFFT)消除方位向的不均匀采样,然后在距离多普勒域进行阴影增强。分别对海上试验和湖上试验的数据进行了分析。处理结果表明,该方法能够显著增强合成孔径声纳图像的阴影,具有较强的实用价值,对于后续的图像分割和目标识别具有重要意义。 相似文献
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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。 相似文献
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成像声纳实时处理系统在某些应用场合下传输图像数据时需要进行压缩,如搭载成像声纳的半潜式航行器与母船之间无线传输声纳数据。针对该应用需求,提出了利用离散余弦变换(DCT)和分段量化的声纳图像数据压缩技术。该方法处理的对象是成像声纳实时获取的图像行数据。方法的实施步骤为,首先对行数据进行DCT变换,其次利用DCT的能量集中特性,对变换后的DCT系数进行截断处理,最后对截断数据进行分段量化处理,进一步提高压缩效率。在显控端利用相逆的过程进行解压处理,实现成像结果的实时显示。对实际的声纳图像数据进行了处理,验证了方法的有效性。 相似文献
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MicroRNA(miRNA)-疾病关联预测的研究有助于人类进行疾病预防、诊断和治疗等,许多研究人员开发出了基于图自动编码器的miRNA-疾病关联预测方法,然而大多数编码器方法在对中心节点编码的时候并没有考虑到邻居节点之间的差异。因此,本文提出一种结合图自动编码器和结构化注意力机制的miRNA-疾病关联预测方法(SAAE)。SAAE模型使用基于图神经网络的编码器,该编码器采用多个编码层堆叠的方式以探索多阶邻居的信息。为了将中心节点与邻居节点不同权重的特征信息进行融合并捕获节点在图中的高阶结构信息,引进结构化注意力机制对图节点的原始信息进行编码,以生成新的特征信息。随后,通过解码器进行解码,解码后的特征信息使用随机森林算法挖掘miRNA和疾病节点之间的潜在联系。实验结果表明,SAAE在5倍交叉验证的曲线下的平均面积为94.53%。此外,本文还进行了关于肾脏肿瘤和肺部肿瘤的2个案例研究,验证了SAAE预测的有效性。 相似文献
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一种基于分段DPC和拟合的合成孔径声呐运动补偿方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了解决大测绘带条件下合成孔径声呐的运动误差在斜距向上的空变性会影响运动补偿效果的问题,该文提出了一种基于分段的偏移相位中心(Displaced Phase Center, DPC)算法和拟合的运动误差估计及补偿方法。该方法首先对原始回波数据在斜距向上进行分段,利用DPC算法估计各个子段的斜距运动误差,其后利用最小二乘方法对声呐运动的横荡误差和升沉误差进行估计,最后对不同斜距上的原始回波数据做逐点非均匀运动补偿处理。仿真和湖试数据处理结果证明了该方法的有效性。 相似文献
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通过分析合成孔径声纳图像中不同目标统计特性参数间的差异,提出了一种利用新特征空间的SAS图像目标分类算法。该算法用马尔可夫随机场分割算法找到感兴趣区域,提取阴影的几何参数和目标的归一化中心矩,并且将目标、阴影、背景之间统计特性的分布参数之差与前两者构成新的特征空间。利用克一均值聚类算法对三类目标进行分类。合成孔径声纳湖试数据验证了算法的有效性。 相似文献
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基于时变曲线模型的合成孔径声纳图像自动均衡方法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
针对合成孔径声纳(SAS)图像不均衡问题,提出一种基于时变曲线模型的SAS图像自动均衡方法。以声传播模型、水底后向散射模型和SAS成像模型为基础,推导时变曲线(TVC)的表达式;结合SAS图像的统计特征,推导TVC观测量的计算方法;用非线性最小二乘拟合方法完成TVC估计;基于TVC进行了SAS图像的自动均衡。用湖试和海试数据对该方法进行了验证,结果表明推导的TVC表达式与试验数据具有较好的吻合度,提出的自动均衡方法可有效地消除SAS图像的不均衡问题。 相似文献
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