聲納圖像的特征提取技術(shù)研究.pdf

1、本文主要研究聲納圖像目標識別中的特征提取技術(shù)。對于形狀特征的研究，改進了傳統(tǒng)形狀上下文特征提取方法存在的不足；紋理特征提取方面，本文提出一種基于PCNN的紋理特征提取方法。
　　首先本文對聲納圖像進行預(yù)處理。實現(xiàn)了聲納圖像的去噪、分割。去噪方面研究了基本的聲納圖像噪聲去除法，包括中值濾波法、鄰域平均法、小波去噪法和形態(tài)學(xué)平滑法。分別對艦船螺旋槳圖像、蛙人圖像和魚類圖像進行噪聲去除，通過對不同噪聲條件下、各種去噪方法的性能分析選擇適

2、合聲納圖像的去噪方法。在分割這一步驟中，本文主要分析迭代法、最大熵法和最大類間方差法。
　　然后重點研究了聲納圖像的特征提取技術(shù)。分別從目標的形狀特征和區(qū)域特征兩個方面進行研究。形狀特征提取方面分別研究基本的形狀特征和基于形狀上下文的特征。設(shè)計了一種利用基本形狀特征去除假目標和區(qū)域合并的方法，并仿真驗證了方法的有效性；提出了一種基于目標長軸端點為基準點的形狀上下文方法，實驗證明這種方法能夠有效區(qū)分兩類螺旋槳和桿型目標。區(qū)域特征提取