题名 | 基于侧扫声图的图像处理方法的研究 |
作者 | 王斯朕 |
学位类别 | 博士 |
答辩日期 | 2009-05-24 |
授予单位 | 中国科学院声学研究所 |
授予地点 | 声学研究所 |
关键词 | 侧扫声纳 声纳图像 图像处理 伪彩色变换 图像增强 图像降噪 多尺度形态学运算 图像分割 分形维数 目标分类 |
其他题名 | Research on Methods of Image Processing Based on Side-scan Sonar Image |
学位专业 | 信号与信息处理 |
中文摘要 | 声纳设备通常利用声波对海底地形及水下目标图像进行获取。侧扫声纳是一种应用非常广泛的声纳设备。对侧扫声纳图像处理方法的研究是声纳研究领域一个有意义的课题。本文介绍和提出了一系列针对侧扫声纳图像的图像处理方法,并采用这些方法对实际侧扫声图进行处理。得到的实验结果和结论是今后关于侧扫声图进一步研究的理论和实验基础。本文的主要内容包括: 1. 水声学、侧扫声纳以及水声图像处理的历史和技术概述。 2. 在侧扫声图的图像显示方面,介绍侧扫声纳的声图数据格式以及声图的灰度变换方法。提出了基于B样条插值曲线的图像伪彩色变换方法。 3. 采用直方图均衡化、灰度畸变均衡、阴影加强等方法对图像增强。在图像降噪部分,采用均值滤波、顺序统计滤波和高斯滤波等方法去除图像噪声,并对各降噪方法的性能进行测试。 4. 利用数学形态学运算方法对侧扫声图进行处理。采用多尺度形态学运算对图像的细节特征进行操作。 5. 分别采用传统边缘检测方法和形态学边缘检测方法对目标边缘进行检测。选取迭代法、Ostu法等阈值计算方法分割图像。采用基于分形维数的目标区域探测方法探测侧扫声图中的目标区域。 6. 根据不变矩的理论,对侧扫声图中的目标进行分类识别。并采用基于直方图统计特征的目标分类方法对目标分类。 |
语种 | 中文 |
公开日期 | 2011-05-07 |
页码 | 105 |
内容类型 | 学位论文 |
源URL | [http://ir.ioa.ac.cn/handle/311008/565] ![]() |
专题 | 声学研究所_声学所博硕士学位论文_1981-2009博硕士学位论文 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 王斯朕. 基于侧扫声图的图像处理方法的研究[D]. 声学研究所. 中国科学院声学研究所. 2009. |
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