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侧扫声纳技术应用日益广泛,已成为海洋测量的重要工具,而去除噪声处理是对侧扫声纳图像进行正确判读的前提。利用小波函数滤波处理的方法,分别采用Haar、Daubechies、Coiflets、Symlets、Discrete Meyer、Biorthogonal、Reverse Biorthogonal等小波函数与中值滤波函数对侧扫声纳图像进行处理,并以平滑指数和边缘保持指数为评价指标,对滤波效果进行定量比较。试验表明,小波函数可以有效地平滑声纳图像,并能保持其较好的边缘效果。 相似文献
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侧扫声纳数据的格式转换及应用 总被引:3,自引:0,他引:3
通过读取Qmips和XTF两种声纳数据格式,将其转换成通用的图像格式,用于图像的显示、分析和处理。介绍了声纳数据格式转换为Tiff及GeoTiff的方法,以及与数据格式相关的地理信息内容的获取,转换后的图像因其格式的头信息不同而显示结果不同。 相似文献
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高分辨率测深侧扫声纳 总被引:3,自引:0,他引:3
文中介绍了由中国科学院声学研究所和美国亚迪技术开发(上海)有限公司联合设计和制造的高分辨率测深侧扫声纳,它能够同时获得高分辨率的海底地形和地貌。该声纳由电子分机和分别安装在载体左右两侧的两条声纳阵组成,最大工作水深6000m。声纳阵由一条发射线阵和10条间距为λ/2的接收线阵组成,λ为声波波长,其中8条线阵接收声信号,两边的两条为哑元。声纳的多子阵海底自动检测-子空间拟合信号处理方法能克服水声信道多途和复杂海底的影响,正确检测到海底的直达回波。2003年11月和2004年7月,声纳在中国浙江千岛湖进行两次长时间的湖试,获得了高分辨率湖底等深线图和地貌图,正确检测出湖底边长为0.5m立方体目标的高度。 相似文献
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针对海底侧扫声纳图像对比度低、纹理弱、噪声严重等问题,提出了一种基于第二代Curvelet变换的声纳图像增强算法。首先对原始声纳图像进行多尺度、多方向的Curvelet变换分解,得到低频子带和高频子带;然后引入非线性S型函数对低频系数进行处理,提高图像整体的对比度;采用一种可以避免过度增强的新型非线性函数对各尺度的高频子带系数进行处理,提高图像整体的对比度,增强图像边缘和纹理细节,并通过估计噪声水平设定阈值进行阈值降噪。最后经Curvelet逆变换得到增强图像。实验表明,该方法不仅改善了海底侧扫声纳图像对比度低的问题,而且降低了噪声,突出了声纳图像的边缘和纹理细节。 相似文献
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侧扫声纳系统及其在海洋环境监测和保护中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
总结了侧扫声纳系统在海洋环境监测和保护中的应用,介绍了侧扫声纳基本工作原理及其发展情况,并且对其以后的发展进行了简单探讨。 相似文献
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针对侧扫声纳图像目标边缘检测困难的问题,利用二维离散小波变换对侧扫声纳(SSS)声图进行多分辨率分析,对大尺度分解的小波系数进行非极大值抑制,并重构小尺度上的低频分量。联合各尺度上的低频分量,构建SSS声图像素点处特征向量,构成其特征空间,对特征空间进行主成分分析,压缩其维数,并对压缩后的特征向量进行K-均值聚类分析,提取类间边缘线。利用含有沉船的SSS声图,并在其均质区域内加入目标与声影进行验证实验。该方法在实验中边缘检测准确率为0.90,表明该方法的有效性。 相似文献
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基于小波变换的声纳图像边缘特征检测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
声纳图像的边缘特征检测是其目标识别技术的重要技术基础。声纳图像背景复杂、噪声污染严重,而传统的边缘检测方法对图像噪声非常敏感,所以针对这一特点,利用小波变换易于消除噪声、运算方便的数学特征,提出了一种基于小波变换的声纳图像边缘特征检测算法。由计算机仿真结果可以得到,与传统的边缘检测算法相比,此算法在有效地抑制噪声的同时,还可以得到较高的边缘定位精度,能够很好地检测到原始声纳图像的边缘。 相似文献
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The deep ocean floor between the Clarion and Clipperton fracture zones (NE equatorial Pacific) has the highest known manganese nodule abundance in the world oceans. A detailed analysis of MR1 (Mapping Researcher 1, 11-12 kHz) sonar images and free-fall grab data in the Korean manganese nodule field areas reveals a close relationship between side-scan sonar characteristics of the seafloor and manganese nodule abundance. Eight sonar facies are identified based on back-scattering intensity and distribution patterns. These sonar facies can be interpreted as (1) volcanic seamounts (facies I-1), (2) bounding faults of abyssal hills (facies I-2 and II-1), (3) lava flows or volcanoclastic mass-flow deposits around the volcanic seamounts (facies I-3 and II-2), (4) crests of abyssal hills (facies II-1), (5) abyssal troughs between abyssal hills (facies III-1), (6) relatively flat areas (facies II-3 and III-2). In the areas where facies II-1 (abyssal hill crests with thin sediment cover) and II-3 (relatively flat areas draped by thin sediments) are dominant, manganese nodules occur abundantly. In contrast, zones comprising facies III-1 (abyssal troughs with thick sediment cover) and III-2 (relatively flat areas covered by thick sediments) are characterized by low abundance of manganese nodules. This relationship between distribution of sonar facies and manganese nodule abundance implies that (1) the qualitative difference in acoustic reflectivity of long-range side-scan sonar with some ground truth data is useful for regional assessment of manganese nodule occurrence over wide areas in a reasonable time, and (2) seafloor topography and sediment thickness are important controlling factors for regional occurrences of manganese nodules. 相似文献