水下声呐图像识别技术探究

"水下声呐图像目标识别研究2020年3月16日霍冠英博士，副教授，河海大学水下信息感知技术研究中心" 本文主要探讨了水下声呐图像目标识别的重要性和相关研究进展。随着海洋强国战略的推进，海洋测绘的需求不断提升，对测绘的精度、效率和自动化水平有了更高的要求。水下声呐图像作为海洋测绘的重要手段，具有远距离和高效率的特点，但同时也面临着诸多挑战。 在水下声呐图像处理中，非局部均值去噪技术被用来减少噪声干扰，特别是混响、海洋环境噪声和舰船自噪声。这种去噪方法基于图像块之间的相似性，可以有效保留图像的结构信息。随后，仿人眼视觉的声呐图像增强技术用于改善图像的对比度和视觉效果，使目标更加清晰。 对于声呐图像的目标精确分割，边缘约束的方法被提出，以准确地分离目标与背景，克服灰度畸变和几何畸变带来的影响。这些畸变可能由波束指向性、掠射角、船速变化以及偏航等因素引起。通过这种方法，可以更准确地定位和识别目标。 在样本仿真结合迁移学习的声呐图像目标识别中，由于实际获取的声呐图像样本有限且获取成本高昂，研究人员利用仿真样本结合已有知识进行训练，提高了目标识别的准确性。这种方法利用迁移学习的优势，使得模型能在有限的数据集上快速学习并泛化到新的场景。 目标模型实验与精细样本仿真是提高识别精度的关键步骤。通过建立目标的三维模型并进行精细的仿真，可以生成大量具有不同形态和环境条件的样本，以增强模型的鲁棒性。 最后，基于深度学习的目标检测研究进一步推动了声呐图像识别的进展。深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），能够自动学习特征并进行目标分类和定位，对于解决声呐图像的复杂性和多样性问题具有显著优势。 总结来看，水下声呐图像目标识别是一个综合了信号处理、图像增强、分割、机器学习和深度学习等多个领域的交叉学科。随着技术的发展，未来将有望实现更高效、更精准的水下目标识别，为海洋探测和测绘提供强有力的支持。