一种合成孔径声纳图像线目标提取方法

发布时间：2018-04-01 18:42

  本文选题：合成孔径声纳　切入点：图像分割　出处：《应用声学》2016年03期

【摘要】：本文研究了针对高分辨率合成孔径声纳图像中常见的管道、线缆等重要水下设施的线目标提取方法。基于图割理论的Grab Cut算法相比其他迭代算法具有较快的收敛速度,但需要人工辅助选定前/背景区域的初始化条件;为此,本文设计了基于尺度放缩后进行Radon变换的感兴趣区域提取环节,作为Grab Cut的初始化步骤解决方案,使之可以快速自动解译;此外,该优化方案还缩小了模型训练的样本容量,提升了直线目标的提取精度和效率。经实验验证,该方法可以快速准确地提取直线目标,且具有相对较强的鲁棒性。
[Abstract]:In this paper, the method of line target extraction for some important underwater facilities such as pipelines and cables in high resolution synthetic aperture sonar images is studied. The Grab Cut algorithm based on graph cutting theory has a faster convergence speed than other iterative algorithms. However, the initialization conditions of the pre-background region need to be manually selected. Therefore, this paper designs the extraction of the region of interest for the Radon transform based on scale scaling, which is the solution of the initialization step of the Grab Cut. In addition, the optimization scheme also reduces the sample size of model training and improves the accuracy and efficiency of linear target extraction. The experimental results show that the method can extract linear target quickly and accurately. And it has relatively strong robustness.
【作者单位】： 中国科学院声学研究所;中国科学院大学;
【基金】：国家自然科学基金项目(11204343) 中科院声学所青年人才领域前沿项目(Y454311211)
【分类号】：TB56

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本文编号：1696786