舰船尾流图像的边缘分割算法研究
发布时间：2021-12-09 21:54
舰船尾流是指舰船航行过程中由于螺旋桨空化、水与舰船侧壁摩擦等原因,在舰船尾部形成的气泡群。利用舰船尾流多波束成像技术,可以探测到尾流的声散射强度数据。为了更好地研究尾流的特性,对原始声呐数据进行图像可视化处理。由于处理后的原始尾流图像掺杂着噪声,尤其当海面反射较强时,造成部分尾流图像与海面的反射图像完全混合在一起,因此需要寻找合适的算法将尾流图像的边缘提取出来。文章研究了微分算子、数学形态学算法、分形算法等边缘分割算法在尾流图像处理中的应用,并通过比较总结了每种算法的优缺点。
【文章来源】：声学技术. 2020,39(05)北大核心CSCD
【文章页数】：6 页
【部分图文】：
测量系统示意图
第5期任秀艳等：舰船尾流图像的边缘分割算法研究645图1测量系统示意图Fig.1Schematicdiagramofthemeasuringsystem原始尾流图像如图2所示。当主瓣收到的尾流信号与旁瓣收到的海面反射信号同时到达时，海面反射信号会干扰尾流信号。图2原始尾流图像Fig.2Originalwakeimage图2中，海平面在高度约为30m的中间亮条处，海平面上方的虚拟强度图像由多波束旁瓣引起，在此不做讨论。根据分析，亮环即为海面回波反射干扰，中间条状区域即为尾流图像区域。尾流图像边缘提取的目的是将亮环剔除，并将条状区域的尾流边缘提取出来。2尾流图像去干扰处理利用传统的滤波方法难以去除声呐尾流图像中海面反射强度干扰，因此本文用背景相减法来去除海面回波干扰，构造了一个包含“亮环”噪声并且没有尾流图像的背景环境，通过声呐图像与构造的“亮环图像”相减得到的尾流图像如图3所示。以图3为原始图像进行尾流图像边缘分割，下面分别介绍几种边缘分割算法，并给出这几种边缘分割算法提取到的尾流边缘。图3背景相减法滤波结果Fig.3Resultsofbackgroundsubtractionfiltering3尾流图像边缘处理3.1Canny算子对尾流边缘的提取基于一阶的边缘检测算子中，Canny算子是公认的具有良好检测性能的一类边缘检测算子，因此本文利用它对尾流图像进行边缘提龋首先，用高斯滤波器对尾流图像进行平滑处理。然后，利用普通的一阶边缘检测算子，如Sobel算子、Roberts算子等进行梯度计算，本文中选用的Sobel算子。再利用非极大值抑制的方法判定边缘梯度值，在尾流检测的过程中，进行的非极大值抑制是在梯度方向上的非极大值抑制，实际处理的尾流图像的像素点是离散的二维矩阵，对于某个监测点，梯度方向两侧的点不一定存在于二维矩?
ig.2Originalwakeimage图2中，海平面在高度约为30m的中间亮条处，海平面上方的虚拟强度图像由多波束旁瓣引起，在此不做讨论。根据分析，亮环即为海面回波反射干扰，中间条状区域即为尾流图像区域。尾流图像边缘提取的目的是将亮环剔除，并将条状区域的尾流边缘提取出来。2尾流图像去干扰处理利用传统的滤波方法难以去除声呐尾流图像中海面反射强度干扰，因此本文用背景相减法来去除海面回波干扰，构造了一个包含“亮环”噪声并且没有尾流图像的背景环境，通过声呐图像与构造的“亮环图像”相减得到的尾流图像如图3所示。以图3为原始图像进行尾流图像边缘分割，下面分别介绍几种边缘分割算法，并给出这几种边缘分割算法提取到的尾流边缘。图3背景相减法滤波结果Fig.3Resultsofbackgroundsubtractionfiltering3尾流图像边缘处理3.1Canny算子对尾流边缘的提取基于一阶的边缘检测算子中，Canny算子是公认的具有良好检测性能的一类边缘检测算子，因此本文利用它对尾流图像进行边缘提龋首先，用高斯滤波器对尾流图像进行平滑处理。然后，利用普通的一阶边缘检测算子，如Sobel算子、Roberts算子等进行梯度计算，本文中选用的Sobel算子。再利用非极大值抑制的方法判定边缘梯度值，在尾流检测的过程中，进行的非极大值抑制是在梯度方向上的非极大值抑制，实际处理的尾流图像的像素点是离散的二维矩阵，对于某个监测点，梯度方向两侧的点不一定存在于二维矩阵中，本文通过插值来解决这个问题。将某点梯度幅值与插值作比较，若此处梯度幅值大于两个插值，则此点就是局部极大值，为尾流边缘点。最后，进行阈值设置、拼接边缘，具体思路是选取两个阈值，认为小于低阈值的点是弱边缘，大于高阈值的点是强边缘，介于中间的
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于分形维数的图像边缘提取[J]. 关卿,张卫. 计算机科学. 2015(06)
[2]一种基于改进Canny的边缘检测算法[J]. 许宏科,秦严严,陈会茹. 红外技术. 2014(03)
[3]基于八方向Sobel算子的边缘检测算法[J]. 郑英娟,张有会,王志巍,张静,范胜娟. 计算机科学. 2013(S2)
[4]国外鱼雷防御问题评述(一) 国外反舰鱼雷的现状与发展趋势[J]. 陈敬军. 声学技术. 2013(02)
硕士论文
[1]基于分形理论的图像压缩和边缘检测研究[D]. 于建梅.哈尔滨工程大学 2008
本文编号：3531376
【文章来源】：声学技术. 2020,39(05)北大核心CSCD
【文章页数】：6 页
【部分图文】：
测量系统示意图
第5期任秀艳等：舰船尾流图像的边缘分割算法研究645图1测量系统示意图Fig.1Schematicdiagramofthemeasuringsystem原始尾流图像如图2所示。当主瓣收到的尾流信号与旁瓣收到的海面反射信号同时到达时，海面反射信号会干扰尾流信号。图2原始尾流图像Fig.2Originalwakeimage图2中，海平面在高度约为30m的中间亮条处，海平面上方的虚拟强度图像由多波束旁瓣引起，在此不做讨论。根据分析，亮环即为海面回波反射干扰，中间条状区域即为尾流图像区域。尾流图像边缘提取的目的是将亮环剔除，并将条状区域的尾流边缘提取出来。2尾流图像去干扰处理利用传统的滤波方法难以去除声呐尾流图像中海面反射强度干扰，因此本文用背景相减法来去除海面回波干扰，构造了一个包含“亮环”噪声并且没有尾流图像的背景环境，通过声呐图像与构造的“亮环图像”相减得到的尾流图像如图3所示。以图3为原始图像进行尾流图像边缘分割，下面分别介绍几种边缘分割算法，并给出这几种边缘分割算法提取到的尾流边缘。图3背景相减法滤波结果Fig.3Resultsofbackgroundsubtractionfiltering3尾流图像边缘处理3.1Canny算子对尾流边缘的提取基于一阶的边缘检测算子中，Canny算子是公认的具有良好检测性能的一类边缘检测算子，因此本文利用它对尾流图像进行边缘提龋首先，用高斯滤波器对尾流图像进行平滑处理。然后，利用普通的一阶边缘检测算子，如Sobel算子、Roberts算子等进行梯度计算，本文中选用的Sobel算子。再利用非极大值抑制的方法判定边缘梯度值，在尾流检测的过程中，进行的非极大值抑制是在梯度方向上的非极大值抑制，实际处理的尾流图像的像素点是离散的二维矩阵，对于某个监测点，梯度方向两侧的点不一定存在于二维矩?
ig.2Originalwakeimage图2中，海平面在高度约为30m的中间亮条处，海平面上方的虚拟强度图像由多波束旁瓣引起，在此不做讨论。根据分析，亮环即为海面回波反射干扰，中间条状区域即为尾流图像区域。尾流图像边缘提取的目的是将亮环剔除，并将条状区域的尾流边缘提取出来。2尾流图像去干扰处理利用传统的滤波方法难以去除声呐尾流图像中海面反射强度干扰，因此本文用背景相减法来去除海面回波干扰，构造了一个包含“亮环”噪声并且没有尾流图像的背景环境，通过声呐图像与构造的“亮环图像”相减得到的尾流图像如图3所示。以图3为原始图像进行尾流图像边缘分割，下面分别介绍几种边缘分割算法，并给出这几种边缘分割算法提取到的尾流边缘。图3背景相减法滤波结果Fig.3Resultsofbackgroundsubtractionfiltering3尾流图像边缘处理3.1Canny算子对尾流边缘的提取基于一阶的边缘检测算子中，Canny算子是公认的具有良好检测性能的一类边缘检测算子，因此本文利用它对尾流图像进行边缘提龋首先，用高斯滤波器对尾流图像进行平滑处理。然后，利用普通的一阶边缘检测算子，如Sobel算子、Roberts算子等进行梯度计算，本文中选用的Sobel算子。再利用非极大值抑制的方法判定边缘梯度值，在尾流检测的过程中，进行的非极大值抑制是在梯度方向上的非极大值抑制，实际处理的尾流图像的像素点是离散的二维矩阵，对于某个监测点，梯度方向两侧的点不一定存在于二维矩阵中，本文通过插值来解决这个问题。将某点梯度幅值与插值作比较，若此处梯度幅值大于两个插值，则此点就是局部极大值，为尾流边缘点。最后，进行阈值设置、拼接边缘，具体思路是选取两个阈值，认为小于低阈值的点是弱边缘，大于高阈值的点是强边缘，介于中间的
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于分形维数的图像边缘提取[J]. 关卿,张卫. 计算机科学. 2015(06)
[2]一种基于改进Canny的边缘检测算法[J]. 许宏科,秦严严,陈会茹. 红外技术. 2014(03)
[3]基于八方向Sobel算子的边缘检测算法[J]. 郑英娟,张有会,王志巍,张静,范胜娟. 计算机科学. 2013(S2)
[4]国外鱼雷防御问题评述(一) 国外反舰鱼雷的现状与发展趋势[J]. 陈敬军. 声学技术. 2013(02)
硕士论文
[1]基于分形理论的图像压缩和边缘检测研究[D]. 于建梅.哈尔滨工程大学 2008
本文编号：3531376
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/chuanbolw/3531376.html
