声纳海底管道图像去噪方法研究

声纳海底管道图像去噪方法研究

张晓娟;刘颉;杨逍;吕九红

【摘要】在海底输送管道泄露检测中,声纳图像极易受到噪声污染.如果以管道的直线特征作为检测策略,即能观察到明显的管道直线边缘等特征以进行管道泄露分析.利用小波变换的改进方法——超小波脊波变换,针对噪声淹没中海底管道图像的直线特征实现去噪,增强管道部分图像.利用自适应“维纳滤波”进行图像去噪和去“卷绕”.仿真实验表明,脊波去噪技术相对于其它方法对管道图像去噪方法具有明显边缘等直线特征保持作用.文中研究结果为海底管道泄露图像处理技术提供数据预处理方法.

【期刊名称】《海洋技术》

【年(卷),期】2017(036)006

【总页数】4页(P82-85)

【关键词】脊波去噪;海底管道图像处理;维纳滤波

【作者】张晓娟;刘颉;杨逍;吕九红

【作者单位】国家海洋技术中心,天津300112;国家海洋技术中心,天津300112;国家海洋技术中心,天津300112;国家海洋技术中心,天津300112

【正文语种】中文

【中图分类】TN911.73

声纳图像是水声信道中接收声回波能量的二维平面分布,受噪声影响严重，对比度

较低。受声基阵性能的限制，声纳图像的分辨率往往不高[1]。主要考虑的噪声源

有海洋环境噪声和舰船自噪声[2]。海洋环境噪声常常遵循高斯分布[3],而文献[1]

声纳信号的噪声考虑高斯模型。维纳滤波、小波对于高斯噪声处理比较有效。

海底管道声纳图像具有直线边缘特征，线奇异性表现较为突出，为了克服小波变换不能达到最优逼近的问题，Candes等人提出了新的多尺度变换—Ridgelet变换，它能够有效地处理二维图像的线奇异性，较好地对此类信号进行“逼近”。对于海底管道泄露检测利用基于小波理论的脊波进行直线特征加强，提高边缘的完整性，提高有用信号所占的信号比例。增强处理后有用图像部分信噪比及直线特征边缘。图1 Blueview前视2D声纳管道图像处理流程图

基于“海底管道探测技术集成及风险评估技术研究与示范应用”子课题“海底管道ROV精细化探测系统集成——前视声纳系统”。采用Blueview2D声纳进行检测。图像处理流程如图1所示。包括声纳在一段时间内拍摄到的多幅声纳图像的融合，有些文献[4]采用图像分割聚类算法与均值处理,在ROV低速测量时候，也可将图

像近似为对一个目标的重复测量，也可采用最小二乘去噪。最小二乘方法可参见有关的文献，这里不赘述。下面主要介绍脊波变换去噪声。

1 脊波去噪技术[5]

二维Ridgelet变换（ContinuousRidgeletTransform,CRT）在 R2域的定义为：反变换公式：

式中：f(X)为平方可积函数(a,b,θ)(X)为小波基函数。由以上公式可以看出，Ridgelet变换和二维小波变换有相似之处，只是用线参数取代了点参数。因此小

波变换是逐点刻画点的奇异性，二维Ridgelet变换是用线参数刻画线的奇异性。

在二维的情况下，点和线可以通过Radon变换相联系。设函数f(X)，其Radon

变换可表示为：

则Ridgelet变换可以表示为函数Radon变换切片上的一维小波变换：

由式(1)～式(3)描述拉东变换，然后对对其进行小波变换得到关于θ和t的小波系数。其它去噪流程如小波基选取阈值选择都可见论文章节3。变换的图像必须是素数，且图像是正方形，计算过程能有快速算法来适应时间要求。得到的小波系数阈值去噪后，进行反变换：

2 自适应“维纳滤波”

由于脊波变换后，某些残余噪声仍然存在，图像表面很粗糙会产生“卷绕”现象，利用自适应“维纳滤波去卷绕”后，整体图像更加平滑。自适应是根据一个去噪声模板是M×N，默认情况下是3×3的模板，进行邻域内计算μ，σ2（这里称为均值和方差）

图2 “维纳滤波器”邻域像素值平均、方差模板

这里η是图像中每个像素的M×N邻域。

式中：v2是每个像素邻域的方差的均值。由公式(7)可见，如果局部方差较大，则滤波作用减弱，如果局部方差小，则滤波作用增强，实现自适应。它的理论基础是维纳滤波。处理流程如图3所示，图中：varlocal=σ2,varnoise=v2。

图3 “自适应维纳滤波”流程图

3 仿真试验与分析

如图4(a)为原始图像，为海底声纳164×164尺寸图像，原始图像记为

X(i,j),0≤i≤H,0≤j≤W，去噪后图像为Y(i,j),0≤i≤H,0≤j≤W，去噪指标为均方误差（MSE）和峰值信噪比（PSNR）对比结果表。表达式见式(9)～式(10)。

表1所示为加上σ2=15,25,50高斯白噪声后去噪的信噪数据结果。

对于(b)图像进行4种去噪方法，分别是小波算法、“维纳滤波”算法、脊波算法、脊波+“维纳滤波”。其中小波及脊波变换中对于小波基可以灵活选择，选择不同的小波基函数和不同的阈值选取方法发现图像信噪比敏感度都在10-4～10-3内，所以这里不考虑详细的参数选择问题。本文采用db4小波基实现小波变换，采用

的阈值选取方案有斯坦阈值估计、极大极小值估计阈值的方法等，这里选取极大极小值方法，并利用软阈值法、分解层数参考图像像素数和采样定理以及干扰的最小频率等，有关参数选择不再详细描述。

表1 不同去噪方法的PSNR和MSE参考（单位：dB）白噪方差σ2=15 白噪方差σ2=25 白噪方差σ2=51 MSE PSNR MSE PSNR MSE PSNR噪声图像 4 166．5 11．938 1 5 479 10．743 8 7 796．8 9．211 6自适应“维纳滤波”法 2 136．4 14．833 9 2 403．9 14．321 6 2 959．5 13．418 6小波变换法 1 829．7 15．507 1 959 15．209 6 2 301．6 14．510 6脊波去噪法 2 184．7 14．736 9 2 470 14．203 1 3 044．8 13．295 3脊波去噪去“卷绕”法 1 815 15．542 1 1 946 15．237 8 2 247．9 14．613 1

图4 声纳海底管道图像去噪效果

图5 图像某行去噪前后对比

几种去噪图像主观上觉得声纳图的管道部分在脊波及脊波去“卷绕”去噪后，直线部分更加清晰。但还需定量地从图像整体比较各种滤波图像去噪效果，这里采用均方误差和峰值信噪比进行衡量。

由表1可以看出，随着噪声方差的增大，脊波去卷绕和小波去噪的MSE、PSNR

接近；“维纳滤波”和脊波去噪的MSE、PSNR接近相近。但是直观地观察以及

图3的某行数据的观察分析，可以看出对于直线部分的去噪效果，脊波变换是最

好的，并且通过去噪声后的某行数据之间的像素值和原始图某行数据的比较可以看出，脊波变换对边缘的保持效果最好，也就是像素值峰值处得到保留。而小波变换使得峰值像素值的值得到了削弱不具备直线小波系数奇异性，因此造成的就是图像边缘的模糊。而自适应“维纳滤波”如子图D在未知噪声参数等的情况下并不能

达到最优，仍然有残余噪声，且管道直线的边缘等直线特征也会受到噪声污染。而脊波变换加维纳滤波的技术能在兼顾直线边缘情况下更好的对非直线边缘部分实现去噪。背景部分图像也能实现去噪，具有较高的信噪比。

最后，结合管道图像4(a)特点和图5（a）某行值看出，采用脊波方法能更好地保

持管道的边缘细节部分。但也可损失部分直线特征再加入“自适应维纳滤波”，提升图像表面的整体平滑度，增加信噪比。总的来说脊波法和脊波去“卷绕”法这两种方法效果较好，更能增强管道的边缘和直线部分的特征，可作为管道泄露检测的预处理工作。

4 结束语

本文提出的脊波小波变换方法，在传统小波去噪技术上利用拉东变换将直线的奇异特征转化为点奇异特征，在拉东变换下进行一维小波去噪，其中，灵活选取阈值和小波基函数，将小波和脊波去噪声后的图像反变换得到去噪后的图像。实验结果由图2和图3分析发现，脊波去噪去相比于维纳滤波法和小波变换法对原图直线部

分逼近效果更好，在损失部分直线特征值的情况下脊波去噪再加上“维纳滤波”去噪可以获得更高的信噪比。此方法可作为具有直线特征如管道图像预处理算法。

参考文献：

[1]沈郑燕.声纳图像去噪与分割技术研究[D].哈尔滨：哈尔滨工程大学，2010.

[2]A D Waite.实用声纳工程[M].(第三版).王德石译.北京：电子工业出版社，2004：

79-97.

[3]石红.声纳图像处理关键技术[D].哈尔滨：哈尔滨工程大学,2011.

[4]Heloscher U,Kraus D.Unsupervised image segmentation and images fusion for multi-beam/muti-aspect sidescan sonar

images[C]//OCEANS’98 Conference proceedings,Nice,1998,1:571-576.

[5]阎敬文,曲小波.超小波分析及应用[M].北京:国防工业出版社，2008.

声纳图像处理技术在水下探测中的应用方法

声纳图像处理技术在水下探测中的应用方法 水下探测是一项重要的技术活动，涵盖了海洋研究、资源勘探、沉船考古等多 个领域。而声纳图像处理技术作为水下探测的关键环节，发挥着重要的作用。本文将介绍声纳图像处理技术在水下探测中的应用方法，并探讨其优势和未来发展趋势。 声纳图像处理技术是利用声波传播在水中的特性，通过声纳传感器采集到的声 波信号，进一步提取和处理，生成可视化的水下图像。声纳图像处理技术主要包括信号预处理、目标检测与跟踪以及图像增强等步骤，下面将对每个步骤进行详细介绍。 首先，信号预处理是声纳图像处理的重要步骤之一。由于水下环境中存在噪声 干扰，对采集到的声波信号进行去噪处理是提高图像质量的关键。常见的去噪方法包括滤波器设计、时频变换等。滤波器设计方法可以根据噪声特性选择合适的滤波器类型，如低通滤波器、带通滤波器等，以减少噪声的干扰。时频变换方法可以将时域信号转换到频域，利用频域的特性进行噪声分离。 其次，目标检测与跟踪是声纳图像处理技术中的关键环节。根据水下环境的不同，目标检测和跟踪方法也有所区别。在海洋科学研究中，常用的目标检测方法包括基于能量、相干性和极化等特征的检测算法。能量检测是最简单的方法，通过设定一定的能量门限来判断是否存在目标。而相干性检测和极化检测则通过分析声波的相干性和极化特性来检测目标。在资源勘探和沉船考古等领域，目标检测和跟踪方法更加复杂，常采用基于图像处理的技术，如边缘检测、形状匹配等。 最后，图像增强是声纳图像处理技术中的重要环节，可以有效提高水下图像的 清晰度和细节。常用的图像增强方法包括对比度增强、边缘增强、噪声抑制等。对比度增强方法可以通过调整图像的灰度级来增加图像的对比度，使目标更加清晰可见。边缘增强方法可以通过突出图像的边缘特征来增加目标的鲜明度。噪声抑制方法可以通过滤波技术来降低噪声对图像的影响，进一步提高图像质量。

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声纳图像信号处理及应用研究 声纳图像信号处理是一项涉及声纳技术、信号处理和图像处理的研究领域。声 纳技术利用声波传播和回波的原理，通过探测和分析声波在介质中传播时产生的信号来获取目标物体的信息。声纳图像信号处理的研究目的是提高声纳图像的质量，以便准确地获取目标物体的位置、形状和特征等信息。本文将介绍声纳图像信号处理的基本原理、方法和应用。 声纳图像信号处理的基本原理是通过接收和处理回波信号来获取目标物体的信息。当声波在介质中传播时，与目标物体相互作用后，会产生散射和反射的声波信号。接收到的声波信号经过放大、滤波、采样和数模转换等处理后，可以得到声纳图像的灰度图像。声纳图像的质量取决于信号处理的算法和技术。 声纳图像信号处理的方法包括图像增强、目标检测和跟踪、目标识别和分类等。其中，图像增强是一种改善声纳图像质量的技术，通过滤波、去噪、增强和调整亮度对声纳图像进行处理，以提高图像的清晰度和对比度。目标检测和跟踪是一种通过分析声纳图像中的目标特征来识别和追踪目标物体的技术。目标识别和分类是一种通过比较声纳图像中的目标特征和已知目标特征库来识别和分类目标物体的技术。 声纳图像信号处理在军事、海洋、海底勘探、水下探测、环境监测和海底资源 开发等方面有广泛的应用。在军事领域，声纳图像信号处理可以用于水下目标检测和目标识别，如潜艇、水雷和敌方舰艇的侦测和追踪。在海洋领域，声纳图像信号处理可以用于海洋动物的监测和研究，以及海底地质和海底资源的勘探和开发。在环境监测方面，声纳图像信号处理可以用于水域污染和沉积物的监测和评估。在海底资源开发方面，声纳图像信号处理可以用于海底油气田的勘探和开采。 为了提高声纳图像信号处理的效果，需要借助于先进的信号处理和图像处理技术。在信号处理方面，常用的技术包括滤波、去噪、谱分析、时频分析和声呐干扰抑制等。滤波可以通过去除噪声和增强信号的频率特征来提高声纳图像质量。去噪可以通过降低环境噪声的干扰来提高声纳图像的对比度和清晰度。谱分析和时频分析可以帮助分析声纳信号的频率特征和时域特征，以提取目标物体的特征信息。声呐干扰抑制可以对声呐干扰信号进行分析和抑制，以提高声纳图像的可靠性和准确性。 在图像处理方面，常用的技术包括边缘检测、纹理分析、特征提取和目标识别等。边缘检测可以帮助提取声纳图像中的目标物体边缘信息，以帮助目标检测和跟踪。纹理分析可以帮助分析声纳图像中的纹理特征，以提取目标物体的纹理信息。特征提取可以通过提取声纳图像中的目标特征，如形状、大小、颜色等，来辅助目标识别和分类。 总结起来，声纳图像信号处理是一项重要的研究领域，它对于提高声纳图像质 量和实现目标识别、追踪和分类等功能具有重要意义。通过深入研究声纳图像信号处理的基本原理、方法和应用，我们可以不断完善声纳技术，推动声纳图像在军事、

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图像处理中的去噪算法与优化研究 概述： 图像去噪是图像处理中的一个重要任务，旨在从被噪声污染的图像中恢复出原始图像。因为噪声会对图像的细节和质量造成影响，导致图片信息的丢失或失真。因此，去噪算法的研究对于保护图像的质量和提升图像处理的结果至关重要。本文将介绍图像处理中常用的去噪算法，并对其进行优化研究。 一、经典去噪算法 1. 均值滤波器： 均值滤波器是一种简单但常用的去噪算法。其原理是用目标像素周围邻域像素的均值来代替该像素的值。均值滤波器的优点在于简单易实现，但它的去噪效果相对较差，尤其是在像素存在边缘或细节部分时容易产生模糊效果。 2. 中值滤波器： 中值滤波器是一种非线性滤波算法，通过选取窗口中邻域像素的中值来替代当前像素的值。相较于均值滤波器，中值滤波器能更好地保护边缘和细节信息，能够有效去除椒盐噪声等大强度噪声。然而，中值滤波器对于高斯噪声等低强度噪声去除效果较差。 3. 小波去噪：

小波去噪是一种基于小波变换的去噪算法，其原理是利用小波变换 将信号在时域和频域进行分解，并利用小波系数的特性进行噪声去除。小波去噪算法可以根据噪声的特点，选择不同类型的小波进行分析和 去噪。相较于线性滤波器，小波去噪算法能更好地保护图像的边缘和 细节，去噪效果较好。但小波去噪算法的计算复杂度较高，且需要选 择合适的小波基函数参数。 二、去噪算法优化研究 1. 参数调优： 对于经典的去噪算法，调整算法中的参数可以影响去噪效果。例如，在中值滤波算法中，选择合适的窗口大小可以提高去噪效果，但过大 的窗口可能导致细节信息的损失。因此，通过实验和比较，选择合适 的参数对于优化去噪算法是非常重要的。 2. 多尺度方法： 多尺度方法是一种提高去噪效果的方式。该方法通过在不同尺度下 处理图像，结合各尺度的结果来获得最终的去噪结果。多尺度方法可 以更好地保护图像的细节信息，并能有效地去除不同尺度的噪声。其中，小波变换是多尺度方法中常用的处理方法。 3. 深度学习： 近年来，深度学习技术在图像处理领域取得了巨大成功。深度学习 算法通过训练神经网络，学习从噪声图像到原始图像的映射关系，然 后用该关系对新的噪声图像进行去噪处理。深度学习算法通过大量的

声纳图像预处理开题报告

声纳图像预处理开题报告 声纳图像预处理开题报告 一、引言 声纳图像预处理是一项重要的技术，它在海洋勘探、水下导航以及海洋生态研究等领域具有广泛的应用。本文旨在探讨声纳图像预处理的研究意义、目标和方法，以期为相关领域的研究和应用提供参考。 二、研究意义 声纳图像预处理是声纳图像处理的前置步骤，其目的是提高声纳图像的质量和可用性。通过去除噪声、增强目标信号和改善图像分辨率，声纳图像预处理可以提供更清晰、更准确的图像信息，从而帮助研究人员更好地理解水下环境和进行相关研究。 三、研究目标 声纳图像预处理的主要目标包括噪声去除、信号增强和分辨率改善。噪声去除是预处理的首要任务，因为声纳图像中常常受到来自水下环境和设备本身的各种噪声干扰，如背景噪声、散射噪声等。信号增强的目标是通过滤波等技术，提高目标信号的强度和清晰度，使其更容易被观测和分析。分辨率改善则是通过图像处理算法，提高声纳图像的空间分辨率，使其更能展示目标的细节和特征。 四、研究方法 声纳图像预处理的方法主要包括滤波、去噪、图像增强和分辨率改善等。滤波是最常用的预处理方法之一，它可以通过去除高频或低频成分，减少噪声的影响。常用的滤波方法包括中值滤波、均值滤波和小波变换等。去噪是针对特定

噪声的处理方法，如背景噪声可以通过自适应滤波和谱减法等技术进行去除。 图像增强是通过调整图像的对比度、亮度和色彩等参数，提高图像的可视化效果。分辨率改善则是通过图像插值、超分辨率重建等方法，增加图像的细节和 清晰度。 五、研究挑战 声纳图像预处理面临着一些挑战，主要包括噪声复杂性、信号弱化和计算复杂 度等。水下环境中的噪声具有多样性和时变性，使得噪声去除和信号增强变得 更加困难。同时，目标信号常常受到传播损耗和散射衰减等因素的影响，导致 信号强度较弱，需要采用更加敏感的处理方法。此外，声纳图像预处理涉及到 大量的计算和数据处理，如何在保证处理效果的同时，提高处理速度和降低计 算复杂度也是一个重要的挑战。 六、研究展望 声纳图像预处理是一个复杂而有挑战性的研究领域，随着声纳技术的不断发展，预处理方法也在不断创新和改进。未来的研究可以从以下几个方面展开：一是 结合深度学习等人工智能技术，开发更智能、自适应的预处理算法；二是探索 多传感器数据融合的方法，提高声纳图像的综合效果；三是结合水下环境特点，针对不同场景和目标，开发特定的预处理策略；四是优化算法和硬件平台，提 高声纳图像预处理的效率和实用性。 七、结论 声纳图像预处理是声纳图像处理的重要环节，它对于提高声纳图像质量和可用 性具有重要意义。本文介绍了声纳图像预处理的研究意义、目标和方法，并探 讨了其面临的挑战和未来的发展方向。希望本文能够为相关领域的研究和应用

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图像去除噪声算法研究 在数字图像处理领域中，图像去噪是一个非常重要的问题。图像噪声不可避免 地会出现在我们使用各种图像设备拍摄或处理图像的过程中，这些噪声会降低图像的质量，使得图像变得模糊、失真甚至不可辨认。因此，图像去噪是一个旨在提高图像质量的关键技术。 图像去除噪声算法的研究可以追溯到上个世纪60年代。最早的图像去噪方法 是基于传统的滤波算法，如均值滤波、中值滤波等。这些算法通过在图像的像素上进行局部平滑来去除噪声，但是它们存在着平滑效果过强的缺点，有时会导致边缘模糊和细节丢失。随后，频域滤波算法应运而生，如傅里叶变换、小波变换等。这些算法将图像转换到频域进行处理，并通过滤波来减少噪声，但是频域处理需要大量的计算资源，且对图像的可辨识度不够友好。 近年来，随着计算机技术和算法的发展，图像去除噪声算法取得了巨大的进步。其中，非局部均值滤波（Non-local Means，简称NLM）是一种非常流行的算法。NLM算法通过整个图像中的非局部相似性来获取每个像素的权重，从而进行噪声 的去除。该算法在保留图像细节的同时，能够有效地降低噪声，并在各种真实图像中取得了优秀的去噪效果。 除了NLM算法，还有一些其他的图像去噪算法也获得了广泛的应用，如基于 稳健主义的高斯模型、基于TV范数的图像去噪模型等。这些算法从不同的角度出发，通过建立合适的数学模型，将图像去噪问题转化为一个优化问题，并通过求解最优解来去除噪声。 最近几年，深度学习的发展极大地推动了图像去除噪声算法的进步。利用深度 神经网络的强大拟合能力和非线性映射能力，研究人员提出了各种基于深度学习的图像去噪算法。其中最著名的是基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）的图像去噪算法。这些算法通过训练大量的带有噪声和原始图像对的

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图像去噪算法的改进与性能评估研究 图像去噪是数字图像处理领域的重要研究方向，它在各个领域中都有广泛的应用，如医学图像处理、计算机视觉等。随着科技的发展，图像去噪算法的改进与性能评估研究越来越受到关注。本文将介绍图像去噪算法的基本原理，然后针对几种主流的改进算法进行分析和比较，最后对其性能进行评估。 首先，我们来了解一下图像去噪算法的基本原理。图像去噪的目标是通过消除图片中的噪声，提高图像的质量。噪声可以分为两种类型：有界噪声和无界噪声。有界噪声是指在图像的每个像素点产生一个噪声值，而无界噪声则是指图像中存在随机添加的噪声。常用的图像去噪算法有均值滤波、中值滤波、小波变换等方法。 接下来，我们将介绍几种图像去噪算法的改进方法。首先是基于小波变换的图像去噪算法。小波变换是一种数学工具，可以将信号分解成多个频域组成部分。基于小波变换的图像去噪算法主要包括小波阈值去噪和小波包变换去噪两种方法。小波阈值去噪是将小波变换系数通过设置一个阈值进行滤波处理，而小波包变换去噪则是在小波变换的基础上引入了树结构，提高了去噪的效果。近年来，研究者们还对小波变换算法进行了一些改进，如双向小波变换、时频小波变换等。

另一种常用的图像去噪算法是基于深度学习的方法。深度学习 是一种模拟人脑神经网络的机器学习方法，通过对大量数据的学 习来进行图像去噪。常用的深度学习模型有卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）等。这些算法通过训练大量的 图像数据，学习到了图像中的噪声和纹理特征，从而达到去噪的 目的。深度学习算法的优点是可以学习到更复杂的特征表示，对 去噪效果有着较好的提升。 除此之外，还有其他一些改进的图像去噪算法，如基于稀疏表 示的去噪算法、基于导向滤波的去噪算法等。这些算法各自有其 适用的场景和优势，具体选择哪种算法需要根据具体的应用需求 进行判断。 针对这些图像去噪算法，研究者们对其性能进行了评估。常用 的性能评估指标有峰值信噪比（PSNR）、结构相似性度量（SSIM）等。PSNR是一种衡量图像恢复质量的指标，数值越大 表示图像质量越好；而SSIM则是一种衡量图像结构相似度的指标，数值越接近1表示图像结构越相似。通过对这些指标的评估，研 究者们可以对不同的算法进行比较和选择。 总之，图像去噪算法的改进与性能评估研究对于提高图像质量 和满足实际应用需求非常重要。研究者们通过改进算法的方法， 不断提高图像的去噪效果和处理速度。同时，通过性能评估可以 对不同算法进行客观的比较和选择，为实际应用提供科学的依据。

图像去噪处理毕业论文

目录 引言 (1) 1图像去噪的研究意义与背景 (2) 1.1数字图像去噪研究意义与背景 (2) 1.2 数字图像去噪技术的研究现状 (3) 2邻域平均法理论基础 (3) 2.1 邻域平均法概念 (3) 3中值滤波法理论基础 (3) 3.1中值滤波法概念 (3) 3.2 中值滤波法的实现 (4) 4中值滤波法去噪技术MATLA仿真实现 (4) 4.1Matlab仿真软件 (4) 4.2中值滤波法的MATLA实现 (5) 4.3邻域平均法的MATLA实现 (6) 总结 (8) 全文工作总结 (8) 工作展望 参考文献 (9) 英文摘要 (10) 致谢语11

图像去噪处理的研究及MATLAB仿真 电本1102 班姓名：杨韬 指导老师：刘明军摘要: 图像是生活中一种重要的信息来源，通过对图像的处理可以帮助我们了解信息的内在信息。数字图像去噪声涉及光学系统、微电子技术、计算机科学、数学分析等领域，是一门综合性很强的边缘科学， 如今其理论体系非常完善，且其应用很广泛，在医学、军事、艺术、农业等都有广泛且充分的应用。MATLAB 是一种高效的工程计算语言，在数值计算、数据处理、图像处理、神经网络、小波分析等方面都有广泛的应用。MATLAB是一种向量语言，它非常适合于进行图像处理。 本文概述了邻域平均法与中值滤波法去噪的基本原理。对这两种常用的去噪方法进行了分析比较和仿真实现。最后根据理论分析和实验结果，讨论了一个完整去噪算法中影响去噪性能的各种因素。为实际工作中的图像处理，去噪方法的选择和改进提供了数据参考和依据。 关键字：邻域平均法;中值滤波法; MATLAB 引言 图像因为一些原因总会被外界干扰，所以图像质量往往不是很好, 而质量不好的图片又 不容易进行进一步的处理。在对图像的地处理过程中，图像去噪是很重要的一个环节，所以 想对图像进行进一步的处理, 对图像的去噪就变得重要起来, 所以很多研究人员对这一课题 进行了比较全面的研究, 图像的处理最传统的方法是在空域中的处理，也就是说在图像的空 间范畴内对图像质量进行改善。也可以对图像进行平滑处理等，这属于第一类图像处理方法。 中值滤波法与邻域平均法是出现最早的去噪手段，而且由于其具备良好的空频特性，实际应用也非常广泛。其中图像的邻域平均去噪方法是众多空域图像去噪方法中效果最好的去 噪方法。基本思想就是用邻近的像素平均值来代替噪声的像素，且图像尺寸越大，去噪效果 越好，从而达到较好的去噪目的。而且，邻域平均法本身是一种非线性变换，而国内外的研 究大多集中在如何选取一个合适的相邻点，通过选取一个最为适合的邻域点使得去噪效果更 加明显，传统的方法对于类似于高斯噪声的效果较好，所以此方法多用于去除高斯噪声。 本文以图像去噪方法为研究对象，以邻域平均法与中值滤波法为研究方向，对比了这两 种传统去噪方法，比较深入地研究了基于MATLAB邻域平均法图像去噪，对其在图像去噪中的应用做了进一步研究。

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图像去噪及尽量保留细节纹理的新方法研究 随着数字技术的发展，人们对于图像质量的要求越来越高，而 图像去噪技术作为其重要的组成部分之一，应运而生。图像去噪，顾名思义，就是将一张存在噪点的图像进行处理，去掉其中的噪声，使图像更加清晰。然而，传统的图像去噪算法通常会造成一 些原图像细节的丢失，严重影响图像质量，因此，研究如何尽量 保留细节纹理并去除噪点的新方法成为了一个挑战和热点。 一、传统图像去噪算法的局限性 目前，常见的图像去噪算法主要分为基于局部均值滤波的算法、基于小波变换的算法、基于全变分的算法等，这些算法虽然在一 定程度上能去除图像的噪声，但也有许多局限性。例如，基于局 部均值滤波的算法易造成图片的模糊，而且不能很好地去除高斯 白噪声；基于小波变换的算法虽然可以更好地保留图像的细节纹理，但效率较低，时间复杂度较大；基于全变分的算法可以同时 保留图像的纹理和边缘信息，但在实际应用中，其可调参数较多，需要反复实验和调整。因此，这些传统图像去噪算法都存在一定 的局限性，并不能很好地解决实际问题中的图像去噪难题。 二、基于生成对抗网络的图像去噪算法 近年来，基于生成对抗网络（GAN）的图像去噪算法得到了广 泛关注。GAN是一种基于深度学习的算法，通过两个深度神经网

络的博弈，让一个网络生成与真实数据相似的、高质量的数据。GAN能够从噪声中生成具有高度可信度的样本，然后将其去噪后输出，经过这样的步骤，生成对抗网络就能够实现图像去噪的目的。相较于传统的去噪算法，基于GAN的算法更加逼真、精准，可以在去噪的同时，尽量保留原图像的细节和纹理。 三、GAN算法的应用场景 基于GAN的图像去噪算法已经得到了广泛应用，在许多行业中都有涉及。例如，医疗行业中，医学影像的清晰度和准确度是非常重要的，基于GAN的算法可以有效地对医学图像进行去噪，提高图像的清晰度，有助于医生做出更准确的诊断。同时，在艺术绘画领域中，基于GAN的算法可以生成到真实艺术品相似度很高的独特作品。 四、基于GAN的图像去噪算法存在的问题 虽然基于GAN的图像去噪算法已经得到了广泛的运用，但是它也存在一些问题和亟待解决的挑战。如，GAN的训练过程需要耗费大量的计算资源，同时在数据集较小的情况下，容易出现过拟合现象。另外，当去噪图片的计算量极大时，基于GAN的算法也会出现性能瓶颈、计算不可行等问题。因此，将来需要在算法的训练速度和应用效率上进行更多的探索和优化。 五、结语

图像去噪技术研究背景及方法

图像去噪技术研究背景及方法 1背景 21世纪是信息化的时代，信息的形式不再是单纯的语音，而是发展到包括数据、文字、图像、视频等在内的多媒体形式。据统计，人类接受外界的信息中有70%来自于图像。图像处理技术在人类生产和生活的方方面面起到了越来越重要的作用。例如，人们在网络上浏览、下载、共享丰富的图像、视频等多媒体信息；医生根据核磁共振扫描图像对患者进行疾病诊断；科学家根据卫星遥感图像对矿产进行定位和预测等。图像的广泛应用对图像的表示方法、处理模型和算法提出了新的发展要求。近年来，在数学分析、计算机视觉、模式识别和统计分析等学科中，分别独立地发展着一种彼此极其相似的理论，人们称之为：多尺度几何分析(MGA，Multiscale Geometric Analysis)。发展多尺度几何分析的目的就是为了检测、表示、处理某些高维空间数据，这些空间的主要特点是：其中数据的某些重要特征集中体现于其低维子集中(如曲线、面等)。在指纹图像去噪中，特别考虑减小各种元器件带来的噪声，主要包括了高斯白噪声和交沿噪声，其中交沿噪声对指纹图像影响较为突出。 傅立叶分析揭示了时域与频域之间的内在联系，反应了信号在“整个”时间范围内的“全部”频谱成分，是研究周期现象不可或缺的工具。然而，傅立叶变换虽然具有很强的频域局部化能力，但并不具有时域局部化能力，而后一点，对于很多信号处理工作而言，特别是对于涉及非平稳信号处理的任务而言，是至关重要的。小波分析的理论和方法是从傅立叶分析演变而来的。小波变换以牺牲部分频域定位性能来取得时频局部性能的折衷，不仅能够提供较精确的频域定位，也能够提供较精确的时域定位。我们所面对的真实物理信号，更多地表现出非平稳的特性，而小波变换恰恰是处理非平稳信号的有力工具。小波理论的兴起，得益于其对信号的时频局部分析能力及其对一维有界变差函数的最优逼近性能，也得益于Mallat和Meyer等人引入的多分辨分析概念，以及Mallat提出的快速小波变换实现方法。对于一维分段连续信号来讲，小波变换被认为是非常有效的工具。因为在某种意义上，它提供了这类信号的最优表示方法。遗憾的是，自然图像并不是一维分段连续信号的简单叠加。对自然图像而言，边缘具有非常重要的意义，所有物体之间都由边缘进行分割，而边缘可以看作连续点沿轮廓线分布所构成的。由于二维可分离小波使用一维小波的张量积构成，这样形成的二维小波变换虽然容易检测出位于边缘上的不连续点，但是却无法准确地表达边缘点之间沿边缘方向的连续性。即小波基能很好地刻画点的奇异性，却不能很好地刻画直线或曲线的奇异性。另一方面，二维可分离小波仅仅能捕捉到高维信号中有限的方向信息，即水平方向、垂直方向和对角方向的信息，这对于在高维信号特征中

水下视频监测技术的发展与应用

水下视频监测技术的发展与应用随着科技不断进步，人们对于水下世界的研究与探索越来越深入。一种高效而精准的方法就是利用水下视频监测技术。水下视 频监测技术是一门涉及传感器、通讯、图像处理和控制等众多领 域的技术，它将水下感知和监测信息直观、直接地反馈给人们， 有着广泛的应用前景。本文将从水下视频监测技术的发展历程、 关键技术、应用领域和未来发展趋势四个方面进行探讨。 水下视频监测技术的发展历程 最早期的水下监测仪器是采用电缆传输技术，工作在浅海水域。20世纪80年代，数码图像处理技术的迅猛发展和CCD摄像技术 的应用，推动了水下监测技术向着数字化方向快速发展。20世纪 90年代，出现了光纤、无线电和声纳等新的信息传输技术，同时 计算机技术不断进步，这促进了水下视频监测技术的快速发展。 到了21世纪，高清晰度、大功率、深海功能、模块化化、网络化、智能化、自主化等新兴技术得到广泛应用，水下视频监测技术呈 现出多领域、多方向、多功能的发展态势。 水下视频监测技术的关键技术

水下视频监测技术的核心技术是水下图像采集技术、图像处理 技术和通讯技术。其中，水下图像采集技术是信息输入的手段， 是整个系统的源头，关键问题在于如何采集稳定的高品质水下图像。目前，常用的水下图像采集技术有CCD摄像技术、CMOS技术、红外线技术和声纳技术等。图像处理技术是信息加工的关键，针对海水中的光照、噪声、声纳回波等特点，需要对采集的图像 数据进行滤波、增强、去噪、目标提取等处理。通讯技术则是信 息输出的手段，是将获取的图像和数据传回岸上监测站的手段， 包括有线传输和无线传输两种方式。 水下视频监测技术的应用领域 水下视频监测技术有着广泛的应用领域，常见的应用包括海洋 生态环境监测、海洋资源勘探、水下文物考古、水下工程建设、 海洋安全监控等方面。例如，对于海洋生态环境监测，水下视频 监测技术可以通过记录海底植被状况、珊瑚礁生长情况、鱼群数 量和种类以及底栖生物群落等信息，对海洋生态环境进行监测和 管理。对于水下文物考古，水下视频监测技术可以获取高清晰度、大场景的水下遗产景观图像和视频资料，有助于重现历史文明、 发掘文化遗产、为科学研究提供依据。对于海洋工程建设，水下

水下图像处理技术研究

水下图像处理技术研究 随着科技的不断发展，水下图像处理技术已经成为了一个热门的研究领域。这 项技术对于海洋资源的开发和海洋科学的研究都具有重要的意义。但是，水下图像处理技术也面临着一系列的挑战，如光线衰减、背景干扰等。本文将着重探讨当前水下图像处理技术的研究进展及其未来的发展方向。 一、水下图像的特点与挑战 水下图像与地面图像相比，有着较强的光线衰减、色彩失真和背景干扰等特点，这些特点为水下图像的拍摄、处理和分析带来了一系列的挑战。在处理水下图像时，我们需要解决以下几个问题： 1.光线衰减：水下光线能量衰减快，因此图像质量明显降低。 2.色彩失真：水下散射和吸收作用导致红色和黄色光被过滤掉，导致图像色彩 失真。 3.背景干扰：水下环境的特殊性质会导致图像中存在大量的背景干扰，如浮游 生物、海底植物等。 二、水下图像处理技术的研究进展 1.常见的水下图像增强方法 在处理水下图像时，我们通常采用以下几种增强方法： （1）白平衡校准：通过调整图像色彩的平衡度，使其在不同深度下看起来更 加真实。 （2）图像去噪：采用滤波器等方法，去除图像中的椒盐噪声和高斯噪声等。

（3）图像增强：基于统计学和灰度梯度的方法可以增强图像的可分辨度和对 比度。 2.水下目标检测 水下目标检测一直是水下图像处理研究的一个难点。目前，国内外学者主要采 用以下方法进行水下目标检测： （1）基于颜色直方图的目标检测：通过提取物体在色彩空间上的特征，进行 物体检测。 （2）基于纹理的目标检测：通过将纹理分析引入特征提取中，提高图像的可 分辨度和对比度。 （3）基于深度学习的目标检测：近年来，随着深度学习技术的兴起，基于深 度学习的目标检测方法也得到了广泛应用。 三、水下图像处理技术的未来发展方向 1.多模态信息处理 为了解决目标检测和识别的问题，我们需要处理多种模态（如图像、声纳、激 光等）的信息。在未来的研究中，我们需要更加深入地研究多模态信息的处理方法，并探索定位和跟踪水下目标的新技术。 2.深度学习在水下图像处理中的应用 深度学习作为一种人工神经网络技术，已经在计算机视觉、自然语言处理、语 音识别等领域得到了广泛应用。近年来，越来越多的学者开始研究深度学习在水下图像处理中的应用，希望通过深度学习技术，提高水下图像处理的效率和质量。 3.虚拟现实技术的应用

图像去噪技术的研究进展

图像去噪技术的研究进展 图像去噪是数字图像处理中的一个基本问题，因为在数字图像的采集，传输和保存过程中，都会受到各种的干扰，产生噪声。这些噪声严重影响了图像的质量，从而增加了诸如图像处理，分析甚至是识别等方面的难度。因此，对于数字图像去噪技术的研究一直是图像处理领域非常热门的话题，也是众多研究人员关注的焦点之一。 在数字图像处理中，图像去噪技术被广泛应用于多种问题的解决，如数字信号处理，机器视觉，计算机图形学等。图像去噪主要目的是从图像中消除不必要的噪声，从而使其更加清晰和易于处理。传统的图像去噪方法主要包括基于滤波的方法和基于小波变换的方法。但是，随着数值计算和算法的不断发展以及对图像信息处理的需求日益增长，近年来涌现出了许多新的图像去噪技术。本文将从以下三个方面，介绍图像去噪技术的研究进展。 一、深度学习在图像去噪中的应用 深度学习已经成为计算机视觉领域的热门话题。其成功应用有力地推动了现代计算机视觉的发展。同样，深度学习在图像去噪中也取得了非常出色的效果。该方法是先将加噪和对应的清晰图

像作为训练集，然后使用网络将这些示例编码成内部表示。深度 学习算法的优点在于能够自适应地恢复噪声，从而具有很强的“智能”。 二、基于字典学习的图像去噪方法 字典学习也是近年来被广泛研究的新领域。其基本思想是，用 一个字典集合来表示一组数据。当一个新的信号向量来了，我们 可以从字典集中选出一些基本构成的组合来表示它，也就是，对 新信号进行一个线性映射，实现由信号到编码的过程。另一方面，我们也可以用这个编码恢复原信息。因此，字典学习能很好地解 决图像去噪当中的问题，将图像局部信息表示为局部基函数的合成。能够适应不同图像去噪的需求，提高图像去噪的效果。 三、基于稀疏表示的图像去噪方法 基于稀疏表示理论的数字图像去噪方法将图像分解为基本信号 和噪声两部分，基于基本信号的稀疏表示来抑制噪声。该方法可 以适用于任何种类的数字图像，且不局限于特定的噪声信号类型。同时，稀疏表示方法是基于未知噪声信号的，因此对噪声信号的 估计不需要任何先验知识，具有很好的鲁棒性和适应性。稀疏表

声纳处理技术在水下目标检测中的应用研究

声纳处理技术在水下目标检测中的应用研究 水下探测和检测一直是海洋开发领域中不可或缺的重要工作。而声纳处理技术 在水下目标检测中的应用越来越受到关注。本文将介绍声纳处理技术和其在水下目标检测中的应用研究成果。 一、声纳处理技术简介 声纳处理技术是一种利用声波进行探测和图像化展示的技术，常见的用途包括 水下导航、深海探测、鱼雷制导、水下通讯等。由于声波在水中传播的速度很快，因此可以在水下快速画出详细的地图。 声纳检测技术主要有自然声源、人工声源和回声三种。自然声源指水下的鱼、 鲸鱼等生物所发出的声音；人工声源则是利用发生声波的设备人为地产生声音，通过声波的反射及吸收来判断水中目标物的位置；回声则是发射声波后所获得的回音，从而判断目标物的位置和信息。 二、声纳处理技术在水下目标检测中的应用研究 1、地震学 利用声纳技术，可以进行地震探测，判断海底地壳是否存在裂缝、断裂等情况。这项技术主要是利用声波的反射原理，从而获得海底的三维图像，这对海洋勘探和矿产资源开发具有重要意义。 2、水下文物考古 由于大部分的文物都是在水下被保存下来的，利用声纳探测技术，可以发现许 多人类从未知晓的文物，如远古遗迹、古代船只等。这项技术不仅可以发现文物，同时也可以避免为了考古而继续摧毁珍贵的文物资源。 3、海洋生物研究

利用声纳技术，可以收集很多有关海洋生物的数据，如鱼群分析、鲸鱼行为研究等。这项技术与海洋生物学的研究有关，在水下环境中开发出更为合适的生物学研究方法，从而了解更多有关海洋生物的知识。 4、海上搜救工作 海上搜救工作是在遇到紧急情况时为了挽救生命而进行的一种急救行为。利用声纳的技术，可以在海洋环境中很快地找到失踪者或落水者。这项技术也与海事关系紧密，为海上人员的安全提供了有力的保障。 三、结论 从上述中，我们可以看出，声纳技术在水下目标检测中的应用十分广泛。根据不同的应用情景，目前已经在这方面有不少的研究成果，成为实现科学发现和海洋资源开发的重要基础技术之一。而随着越来越多的科学家、工程师和技术人才的相继加入，无疑将会为声纳处理技术的发展迎来新的突破。

图像去噪技术及其在图像处理中的应用研究

图像去噪技术及其在图像处理中的应用研究 随着数字信息的普及和科技的不断发展，图像处理技术已成为 影像处理和传输中不可或缺的一环。在现实生活中，图像可能经 历各种问题，例如噪点、模糊、失真等问题，这些问题会影响到 图像的清晰度和识别度。对于这些问题的解决，图像去噪技术是 一种非常实用的方法。 一、图像去噪技术的概念和作用 图像去噪技术是一种可以消除噪点、提高图像质量的技术。通 常情况下，噪点会导致图像失真、模糊和清晰度下降，也会影响 到人眼对图像的识别。而通过去噪技术，我们可以去除这些噪点，使图像更加清晰和易于识别。因此，图像去噪技术已成为图像处 理中非常重要的一环。 二、图像去噪技术的原理和方法 目前，对于图像去噪技术，已经有很多研究成果和技术手段。 常见的技术手段包括了中值滤波、高斯滤波、小波去噪等。这些 方法都有着不同的原理和特点，具体来说，可以分为以下几种： 1.中值滤波 中值滤波是其中一种比较简单的方法，并且相对效果比较好。 它的原理是将像素值进行排序，然后选择中间值作为目标像素的

值。通常情况下，这种方法应用于同时包含了高斯和椒盐噪声的 情况。 2.高斯滤波 高斯滤波是另一种常见的方法，它的原理是用高斯函数来对像 素值进行平滑，以达到去除噪点的目的。该方法主要应用于高斯 噪声的情况。 3.小波去噪 小波去噪是相对比较高级的一种方法。基于小波变换的理论， 该方法在去除噪点的同时可以保留图像的细节。通常情况下，该 方法适用于噪点比较难以区分的情况。 三、图像去噪技术在实际应用中的意义 除了理论研究之外，图像去噪技术在很多实际应用中也扮演着 非常重要的角色。以下是图像去噪技术在部分领域的应用举例： 1.视频监控领域 在视频监控过程中，噪点往往会影响到图像的清晰度和稳定性。通过图像去噪技术，可以提高视频监控系统的效率和准确性。 2.电子医疗领域

基于声纳检测的排水管道三维成像方法研究

基于声纳检测的排水管道三维成像方法 研究 摘要：传统的二维声纳图像很难直观地呈现管道缺陷的分布情况，而三维成像方法可弥补二维图像不足，提高缺陷检测效果。本文提出一种实用管道三维成像方法，详细阐述了图像预处理、边缘检测、圆心检测以及三维可视化原理，并对工程现场排水管道进行实验。实验表明，该方法可以清晰地显示管道及其内部状况，为市政排水管网的维护提供了高效检测手段。 关键词：声纳检测、边缘检测、VTK 1.引言 城市排水管网是城市最重要基础设施之一，承担着城市污水、雨水排放的重要功能。如长期不加以检测和维护，会产生堵塞、变形、渗漏以及腐蚀等问题，影响排水功能，甚至会造成路面积水及坍塌，对城市交通及其他管道的使用造成极大的影响。因此，排水管网的定期检测与维护可以延长管道寿命，保障排水管网正常运行。目前，常用的排水管网检测方法主要有管道闭路电视内窥检测、声纳检测以及潜望镜等检测手段【1】。在众多检测手段中，声纳检测可实现不断流检测，因此在管道检测中使用广泛【2】。但声纳图像三维成像技术可直观发现察管道中缺陷分布情况，提高检测效率。 2.声纳三维成像原理 声纳检测方法通过换能器向管道中发射高频超声波，声波在遇到障碍物或者管壁后会发生反射，通过接收反射信号传播时间和幅值即可获得超声波传播方向上管道状况。当发射信号沿管道旋转一周后，即可获得管道截面处的超声回波能量分布图。同时进行周向扫描和径向扫描，从而获得前进方向上的一系列管道断面声纳图像。图1为实现管道三维成像的流程图。

图1 三维成像流程图 2.1图像预处理 声纳图像是声纳回波信号的幅值图像，由于声纳在传播过程中衰减，声纳图像易受噪声干扰，且对比度不高。因此，图像需进行预处理，减小噪声，增强对比度是提高三维成像质量的重要保障。 首先对声纳图像进行去噪，为防止去除噪声时削弱图像边缘，采用双边滤波既可保持边界清晰又可去除噪声【3】。双边滤波数学表达如式（1）所示 （1） 其中，为滤波后的图像，为原始图像，x为 当前滤波像素点索引，是以x为中心的窗，f r 为灰度值相似性核函数，g s 为空间 核函数，通常选高斯函数作为核函数。双边滤波同时使用空间高斯权重和灰度值相似性高斯权重，从而保证边界清晰度。 声纳图像动态范围较小，灰度变换可实现对比度拉伸，从而扩展图像灰度动态范围【4】。灰度变换就是像素值映射，可以用函数表示，其中T是把像素值r映射到像素值s的一种变换，本文采用分段线性函数实现灰度变换，式（2）为变换函数 （2） 其中为高阈值，为低阈值，为取整符号，该变换将灰度值介于设定阈值之间的像素值拉伸到整个灰度范围，从而对目标区域图像进行增强。 在对图像进行降噪及灰度变换后，采用阈值分割将声纳图像中目标与背景分开，排除背景干扰，为之后圆心及边缘检测奠定基础。

基于声纳图像的水下目标识别与跟踪

基于声纳图像的水下目标识别与跟踪 水下作业一直是一个必须以人力和技术作为依托的领域。随着 科技的发展，人们对于水下作业的要求越来越高，特别是在水下 目标识别和跟踪技术方面，这里基于声纳图像的水下目标识别与 跟踪。 一、声纳图像的定义和基本原理 声纳图像是利用声纳传感器对海底进行扫描得到的图像，是水 下作业领域中最为常用的成像技术。声纳图像具有非常优良的水 下穿透性，同时其空间分辨率也逐渐提高，使得其可以在低能见 度和水下环境复杂的情况下实现高精度的水下目标识别和跟踪功能。在基本原理上，声纳图像的获取依赖于声波在水中的传播， 通过发射声波并接收其反射回来的波形信号，从而实现对海底地形、船体构造和水下物体等的成像识别。 二、基于声纳图像的水下目标识别技术 1. 图像预处理 在声纳图像成像过程中，噪声是不可避免的。对于声纳图像的 去噪处理，可以通过不同的算法进行实现。可以采用低通滤波器、环境适应滤波器等简单方法进行噪声滤波，在此基础上，还可以 额外进行图像增强和去除光栅化处理。

2. 目标检测 针对声纳图像中的目标识别，需要具备一定的检测机制，特别 是在目标检测中，需要具备较为准确的目标边界和区域识别，实 现更高质量的目标准确性和位置定位精度。对于目标检测，可以 采用传统的分割算法、基于深度学习的神经网络算法等模式进行 实现。 3. 特征提取 对于目标检测后的目标图像，需要进行特征提取，提取出图像 的主要特征信息，如颜色、纹理、形状等。在特征提取上，可以 利用传统的特征提取方法和基于深度学习的特征提取方法。其中 基于深度学习的特征提取方法已经成为当前水下目标识别中的重 要技术。 4. 分类和识别 在特征提取之后，针对所提取的特征，进行分类和识别。其中，可采用传统的机器学习算法和深度学习算法进行分类和识别。 三、基于声纳图像的水下目标跟踪技术 在水下目标跟踪方面，相比于目标识别，需要对目标进行动态 跟踪，以实现对其轨迹的追踪和目标行为的分析，需要针对声纳 图像所提取的特征信息进行目标的特征点检测。

基于深度学习的水下图像分析技术研究

基于深度学习的水下图像分析技术研究 近年来，随着人们对水下资源的需求不断增加，水下探测技术 也得到了快速的发展。然而，由于水下环境的复杂性和成本的高昂，水下探测的效率和精度仍然面临着巨大的挑战。在此背景下，基于深度学习的水下图像分析技术应运而生，成为提高水下探测 效率和精度的一项重要手段。 一、深度学习技术在水下图像处理中的应用 深度学习技术是一种基于人工神经网络的模式识别方法，具有 在大数据环境下自动提取特征和分类判别的能力。在水下图像处 理中，深度学习技术可以通过对大量水下图像的学习和训练，实 现对图像的自动识别、分类和分析。 1. 目标检测 水下环境中，各种物体混杂在一起，使得水下目标检测变得十 分复杂。通过深度学习技术，可以对水下图像中的目标进行自动 检测和分类。例如，可以通过训练深度神经网络，实现对水下鱼类、海草、石头等目标的自动识别和分类。 2. 目标追踪 在水下环境中，目标运动速度较快，采集到的图像序列往往存 在一定程度的模糊和失真。通过深度学习技术，可以实现对目标

的自动跟踪和预测。例如，可以通过训练深度神经网络，实现对 水下鱼类等目标的自动追踪，提高目标跟踪的精度和效率。 3. 图像增强 水下图像的光照条件常常比较差，导致图像的清晰度和对比度 十分低下。通过深度学习技术，可以实现对水下图像的自动增强 和修复，提高图像质量。例如，可以通过训练深度神经网络，对 水下图像进行去噪和锐化处理，使图像更加清晰明了。 二、深度学习技术在水下探测中的应用 除了在水下图像处理中的应用，深度学习技术还可以在水下探 测中应用。通过对海底环境的大量数据进行分析，可以发现更多 的水下资源和障碍物。以下是深度学习技术在水下探测中的应用。 1. 海底地形分析 深度学习技术可以通过对水下地形的大量数据进行分析，实现 对海洋地质环境的深入了解。例如，可以通过训练深度神经网络，对海底地形进行分类和分析，识别出不同种类的海底地形，如海山、海沟等。 2. 水下物体探测 深度学习技术可以通过对水下物体的大量数据进行分析，实现 对水下资源的自动识别和分类。例如，可以通过训练深度神经网

声纳成像技术在海洋资源勘探中的应用研究

声纳成像技术在海洋资源勘探中的应用研究 近年来，随着科技的不断进步和各方面技术的不断成熟，海洋资源勘探的难度 越来越大。特别是在深海矿产资源等方面，由于国家的限制，许多科技公司和勘探机构都需要探索一些新的方案来满足海洋资源的勘探需求。音频声纳成像技术，作为一项现代科技，在海洋资源勘探中大展拳脚。 首先，让我们来了解一下什么是声纳成像技术。声纳成像技术是一种基于声波 的波浪信号的成像技术。这种技术可以直接利用声波在水中的传播进行成像，通过反射、折射等理论来成像目标物体。利用声纳成像技术可以实现对水下的目标物体进行成像，如船只、潜水器、海底结构等。这种成像技术可以在深海矿产勘探、海底管道排布等方面发挥重要作用。 声纳成像技术在海洋资源勘探中可发挥的作用有很多。首先是音频声纳成像技术，这种技术可以在水下进行声波成像，确定目标物体的位置、形状、尺寸等信息。同时，它还可以测量目标物体的距离、速度等参数，这些信息可以为海洋资源勘探进行指导，将深海矿产勘探、海底管道排布等工作进行更加精确的处理，以提高其勘探效率。 其次是侧扫声纳成像技术。侧扫声纳成像技术通过声波形成侧视图像。它适用 于水下岩石、沉积物、生物群落等复杂环境的勘探，可以帮助勘探人员快速定位目标，提高勘探的效率。利用侧扫声纳成像技术配合音频声纳成像技术，可以更准确地进行深海资源勘探，包括深海油气、铅锌矿、金属硫化物等矿产资源勘探。 此外，声纳成像技术还可以在海底环境监测、地质灾害预测、海洋生态环境保 护等方面发挥重要作用。通过声波成像技术，人们可以深入了解海洋环境的变化，对海洋生态环境进行保护和治理，预防和应对海洋灾害问题，提高环境信息化系统的管理水平，保护珍贵的海洋生态系统。