声呐--海洋人生公众号---老师分享（一） 霍冠英：水下声呐图像目标检测与识别研究

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1 提纲

2 背景

声：远距离，高效率

光：近距离，高精度

成像声呐：

1 多波束测深声呐

2 前视

3 侧视

 

 

面临挑战：

1 噪声   ：混响，环境噪声，自噪声

2 灰度畸变

3 几何畸变

4 样本多样

5 样本稀缺

3 非局部均值 声呐图像去噪

局部去噪：中值滤波，维纳滤波， 小波变换滤波，多尺度几何变换

非局部均值： NL-means, BM3D, SAR-BM3D

非局部均值迭代声呐图像去噪流程:

1 第一次基于含噪块的均值约束，第二次基于第一次得到的去噪块的结构相似度

2 两次块匹配滤波权值采用不同距离，第一次依据瑞丽噪声统计假设，第二次计算假设真值已知

 

 

实验结果：

飞机

不详

虾笼

 

4 仿人眼

 

 

实验

 

 

 

 

5 边缘约束的声呐图像目标精确检测

sobel canny 小波模极大

otsu 属性直方图

k means 依赖分布

MRF模型

活动轮廓模型 正则化项灵活

本文流程

 

实验

6 识别

1 识别方法：

2 特征

3 问题

4 深层次

7 深度学习

核心：

微调：只训练全连接层！！！

实验

8 总结

克服噪声--->块匹配

克服灰度畸变-->多尺度非线性自适应映射

克服形态多样，小样本-->迁移学习