【摘 要】
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声纳图像目标分类目前是声纳技术上很大的难点,工程上常用的方式是采用图像分析处理技术,对已完成自动检测的疑似目标图像进行多维特征估计(亮度、阴影、强度、对比度、面积
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声纳图像目标分类目前是声纳技术上很大的难点,工程上常用的方式是采用图像分析处理技术,对已完成自动检测的疑似目标图像进行多维特征估计(亮度、阴影、强度、对比度、面积、尺度、水底座底高度等),然后依据特征利用合理的分类器对目标进行特征判别。为了后续更好地对目标进行特征提取和目标分类,根据图像声纳目标成像的特点,首先进行图像预处理(回波滤波、门限检测),构建回波亮点及阴影模型(数值化),实现疑似目标的自动检测。对经过检测门限后的点回波,通过回波特征分析及图多ping回波时间关联分析,实现疑似目标的有效提取,并最
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