水下目標(biāo)聲圖像多分辨率分析及識(shí)別研究.pdf

1、水下聲成像探測(cè)近年來(lái)應(yīng)用范圍越來(lái)越廣泛,軍事目標(biāo)識(shí)別、海底地形測(cè)繪、海底石油探測(cè)、橋梁建設(shè)、碼頭建設(shè)等。由于水下聲場(chǎng)環(huán)境的復(fù)雜性和聲納設(shè)備成像的非線性,所采集到的水下聲納圖像具有對(duì)比度低、成像質(zhì)量差、目標(biāo)物與背景之間對(duì)比度低等特點(diǎn),這些特點(diǎn)對(duì)后續(xù)的聲納圖像目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別分析等工作帶來(lái)了很大的難度。多分辨率分析通過(guò)基函數(shù)的伸縮、平移等運(yùn)算對(duì)信號(hào)進(jìn)行多尺度細(xì)化分析,能有效地從信號(hào)中提取信息,是目前國(guó)際公認(rèn)的信號(hào)與信息處理領(lǐng)域的高新技術(shù),是信

2、號(hào)處理的前沿課題和研究熱點(diǎn)。它在信號(hào)濾波、圖像去噪、圖像融合、圖像識(shí)別等領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越多地受到人們的重視。
　　 本論文主要研究多分辨率分析及其在圖像處理中的應(yīng)用,主要在基陣信號(hào)降噪以及聲圖像去噪、融合、識(shí)別四個(gè)方面進(jìn)行了研究。
　　 首先,對(duì)水下聲成像設(shè)備前端傳感器聲學(xué)陣列的工作原理進(jìn)行了概括性敘述與分析。由于背景噪聲復(fù)雜,接收到的信號(hào)往往會(huì)被噪聲污染,嚴(yán)重影響目標(biāo)檢測(cè)與分類結(jié)果的有效性和可靠性,提出基于表面波變換的

3、水下多傳感器陣列信號(hào)降噪方法。對(duì)實(shí)際水聲信號(hào)的降噪處理實(shí)驗(yàn)表明,實(shí)現(xiàn)了基陣信號(hào)的并行處理,得到了較為滿意的降噪效果。此方法不僅利用了水下基陣信號(hào)間的相關(guān)性等統(tǒng)計(jì)特性,又利用了表面波變換的移不變性,使水下目標(biāo)信號(hào)的檢測(cè)、識(shí)別更準(zhǔn)確。表明該降噪方法對(duì)艦船信號(hào)進(jìn)行降噪處理是一種行之有效的方法。
　　 其次,對(duì)常用的多分辨率變換的概念及去噪方法進(jìn)行了概括性的介紹與分析。闡述了水下目標(biāo)聲圖像的成像機(jī)理及聲圖像的統(tǒng)計(jì)特性。針對(duì)聲納圖像對(duì)比度

4、差、不易判別邊緣及細(xì)節(jié)的特點(diǎn),提出了兩種基于多分辨率的聲納圖像去噪方法。他們分別為:基于NSCT循環(huán)抽樣聲納圖像去噪方法、基于Surfacelet和多向Cycle Spinning的圖像去噪方法。這些方法具有多向性,平移不變性,圖像信息并行處理,信息利用率高,并且通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了這些去噪方法的有效性和優(yōu)越性。
　　 再次,為了將多波束聲納的數(shù)字信息與側(cè)掃聲納的數(shù)字信息相融合,提出了基于Surfacelet的聲圖像融合方法。該

5、方法利用Surfacelet變換的系數(shù)特點(diǎn),有效準(zhǔn)確地提取圖像邊界和細(xì)節(jié)區(qū)域,融合過(guò)程將系數(shù)分類,分別在不同頻率上采用不同的融合方法,可以有效利用待融合圖像中的有價(jià)值信息。低頻子帶采用線性平均進(jìn)行融合;帶通邊緣分細(xì)節(jié)區(qū),非細(xì)節(jié)區(qū),采用不同的融合規(guī)則;高頻部分參考窗口能量值融合。此方法不僅提高了融合后聲納圖像中的信息量和清晰度,而且充分利用了Surfacelet變換的平移不變性,融合過(guò)程中的相應(yīng)運(yùn)算不會(huì)令輸出結(jié)果局部失真。基于Retine

6、x模型對(duì)聲納圖像分解后進(jìn)行融合處理,有效利用了聲納圖像暗區(qū)信息。將提出的方法應(yīng)用于MBES聲圖像和SSS聲圖像融合,效果好于基于最大值、拉普拉斯、對(duì)比度融合以及基于離散小波變換的融合方法。
　　 最后,對(duì)常用的圖像特征提取技術(shù)及模式識(shí)別方法進(jìn)行了概括性的介紹與分析。針對(duì)高分辨率聲納圖像可以提供豐富的海底紋理信息的特點(diǎn),基于多分辨率工具以紋理作為底質(zhì)特征采取適當(dāng)?shù)淖R(shí)別算法進(jìn)行聲圖像識(shí)別。提出了基于Retinex模型和Surface