同步码字优化降噪的声纳图像多目标检测方法

作     者：魏光春 邢传玺 崔晶 董赛蒙 WEI Guang chun;XING Chuan xi;CUI Jing;DONG Sai meng

作者机构：云南民族大学电气信息工程学院云南昆明650500 

出 版 物：《海洋测绘》 (Hydrographic Surveying and Charting)

年 卷 期：2024年第44卷第3期

页      面：42-46页

学科分类：08[工学] 081601[工学-大地测量学与测量工程] 0816[工学-测绘科学与技术] 

基　　金：国家自然科学基金(61761048) 云南省基础研究专项面上项目(202101AT070132) 

主　　题：侧扫声纳图像处理 水下目标特征提取 多目标检测 同步码字优化降噪 YOLOv7目标识别 

摘      要：针对海底侧扫声纳图像分辨率低、噪声污染严重导致水下目标检测不准确的问题,提出一种结合同步码字优化降噪的水下声纳图像目标检测方法。利用同步码字优化对声纳图像中的乘性噪声进行降噪处理,从而使图像中的水下目标物获得更好的视觉与检测效果,同时对声纳图像进行相应的数据集扩充。最后利用适合本文方法的YOLO系列中的YOLOv7对降噪后声纳图像中的目标物体进行检测,并在其特征网络中加入了卷积块注意模块,从而加强对目标的特征提取。仿真结果分析得出,同步码字优化降噪与YOLOv7相结合的目标检测方法,可使目标置信度达到79%,相较于降噪前的目标检测置信度提高16%,对于目标较小的物体,能更好地改善漏检与误检情况。