侧扫声纳图像目标检测

作     者：李明 

作者单位：哈尔滨工程大学 

学位级别：硕士

导师姓名：周天

授予年度：2022年

学科分类：08[工学] 082403[工学-水声工程] 080203[工学-机械设计及理论] 0824[工学-船舶与海洋工程] 0802[工学-机械工程] 

主      题：侧扫声纳图像 预处理 恒虚警检测 马尔科夫随机场 超像素 

摘      要：侧扫声纳能够有效的获取海底信息,在海洋地质调查,确定海底地貌类型,探测海底沉积物等方面应用广泛。但复杂的水下环境往往使声纳图像具有对比度低、目标轮廓不清晰噪声干扰严重的特点。这给侧扫声纳图像目标提取的高效性和准确程度带来了挑战。为解决这个问题,本文根据侧扫声纳图像特点,主要研究了针对侧扫声纳图像的预处理、对目标区域的检测、目标图像分割和特征提取这四个方面的处理手段。具体介绍如下:(1)对声纳图像进行预处理。先分别用滑动平均法和边缘检测法对侧扫声纳图像数据进行底检测试验,然后针对图像对比度低,灰度不均问题选用直方图均衡化和Gamma变换及经典滤波方法、引导滤波、BM3D等对其进行试验分析和比较。经过边缘检测法、直方图均衡化和引导滤波的处理后,声纳图像得到了优化。(2)对声纳图像作目标检测。先介绍了一维恒虚警检测原理和处理过程,对于图像,将一维检测扩展到二维恒虚警检测。分析了不同检测窗结构对目标检测的效果。提出了将排序类恒虚警检测与十字交叉检测窗结合的检测方法,与其他检测窗相比对背景干扰的抑制效果较好。最后对检测结果做进一步的处理定位目标潜在位置。(3)对目标图像进行图像分割。首先研究了经典的马尔可夫随机场分割方法,根据目标具有高亮区和阴影区的特点,将线性迭代超像素分割和设置强度约束条件对马尔可夫随机场分割方法进行改进,改进的图像分割方法与传统分割方法相比不仅提高了对目标、阴影和背景分辨能力的准确性,而且能较好的抑制预分割中存在的背景干扰。(4)对分割图像进行特征提取。从几何矩的基础理论出发,证明了Hu矩不变量,构造了Radon不变矩和Zernike不变矩。将提取的目标结果对上述三种不变矩进行试验,证明矩不变量特征的有效性。