基于水平集的水下声呐图像目标检测 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

王兴梅，时胜国 著

图书标签:

• 水平集
• 水下声呐
• 图像处理
• 目标检测
• 图像分割
• 声学图像
• 信号处理
• 模式识别
• 计算机视觉
• 海洋工程

出版社： 哈尔滨工程大学出版社

ISBN：9787566114310

版次：1

商品编码：12220428

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-12-01

用纸：胶版纸

页数：154

字数：220000

正文语种：中文

内容简介

　　作为海洋资源开发的重要技术，水下声呐图像目标检测技术，是《基于水平集的水下声呐图像目标检测》所要研究的重点问题。《基于水平集的水下声呐图像目标检测》在水平集理论的背景下，寻找一种对噪声不敏感、检测速度快、精度高的水下声呐图像目标检测方法，依次采用了简化Mumford-Shah模型的C-V方法、Chan-Vese模型四相水平集方法、子区域Vese-Chan模型四相水平集方法、Chan-Vese模型自适应窄带方法、自适应阶梯初始化窄带Chan-Vese模型的方法，分别对水下声呐图像目标进行建模检测，并一一对原始声呐图像检测的实验仿真结果进行分析研究，通过比较寻找到了相对较好的自适应阶梯初始化窄带Chan-Vese模型方法，为水下目标检测技术开辟了一条新的途径。
　　《基于水平集的水下声呐图像目标检测》内容翔实，自成一体，可作为图像处理、水下通信等领域研究的重要参考书籍，也可作为相关科学研究领域的学习参考。

目录

第1章 绪论
1．1 水下声呐图像目标检测技术的意义和价值
1．2 水下声呐图像目标检测的目的
1．3 国内外研究现状
1．4 本章小结
参考文献

第2章 水下声呐图像灰度分布特性分析及模型研究
2．1 声呐成像原理
2．2 水下声呐图像的特点
2．3 背景区灰度分布模型研究
2．4 阴影区和目标高亮区灰度分布模型研究
2．5 本章小结
参考文献

第3章 水下声呐图像的平滑和滤波去噪
3．1 平滑去噪处理
3．2 滤波去噪
3．3 本章小结
参考文献

第4章 水平集理论及应用分析
4．1 水平集理论
4．2 水平集函数
4．3 水平集方法的应用分析
4．4 本章小结
参考文献

第5章 简化Mumford-Shah模型的C-V方法水下声呐图像目标检测
5．1 Mumford-Shah模型
5．2 简化Mumford-Shah模型的C-V方法
5．3 简化Mumford-Shah模型的C-V方法水平集表示
5．4 简化Mumford-Shah模型的C-V方法数值解法
5．5 实验及结果分析
5．6 本章小结
参考文献

第6章 Vese-Chan模型四相水平集方法的水下声呐图像目标检测
6．1 单水平集的多区域目标检测方法
6．2 Vese-Chan模型多相水平集方法
6．3 Vese-Chan模型四相水平集方法原理
6．4 Vese-Chan模型四相水平集方法的数值解法
6．5 实验及结果分析
6．6 本章小结
参考文献

第7章 子区域Vese-Chan模型四相水平集方法的水下声呐图像目标轮廓检测
7．1 平面MRF模型
7．2 不完全分层MRF模型
7．3 子区域Vese-Chan模型四相水平集方法描述
7．4 实验及结果分析
7．5 本章小结
参考文献

第8章 Chan-Vese模型自适应窄带的水下声呐图像目标检测
8．1 窄带水平集模型
8．2 Chan-Vese模型自适应窄带水平集方法描述
8．3 实验及结果分析
8．4 本章小结
参考文献

第9章 自适应阶梯初始化窄带Chan-Vese模型的水下声呐图像目标检测
9．1 自适应阶梯初始化
9．2 自适应阶梯初始化窄带Chan-Vese模型方法描述
9．3 基于Chan-Vese模型的客观定量分析
9．4 实验及结果分析
9．5 本章小结
参考文献

《水下目标探测与识别：原理、技术与应用》 内容简介 本书系统地阐述了水下目标探测与识别领域的关键理论、核心技术及其在实际应用中的挑战与进展。水下环境的复杂性、声呐探测的物理特性以及目标的多样性，使得水下目标探测与识别成为一个充满挑战的研究方向。本书旨在为读者提供一个全面而深入的理解，涵盖从基础的声学原理到先进的算法模型，并探讨其在海洋科学、军事安全、资源开发等多个领域的重要作用。 第一章 水下声学基础与声呐探测原理 本章首先回顾了水下声学的基础知识，包括声音在水中的传播特性，如声速、衰减、散射、反射以及多径效应等。深入分析了影响声波传播的主要环境因素，如温度、盐度、压力梯度、海床类型和水体扰动等，并讨论了这些因素如何影响声呐信号的质量和探测精度。 随后，本章详细介绍了各类声呐系统的基本工作原理。重点讲解了主动声呐和被动声呐的工作方式、优缺点以及适用场景。对于主动声呐，阐述了声波的发射、目标的回波接收、信号处理过程，以及声呐方程的构成和应用。对于被动声呐，则强调了对目标自身辐射噪声的监听和分析，包括噪声源特性、信号传播路径和目标特征提取。 此外，本章还对不同类型的声呐系统进行了分类介绍，如侧扫声呐、前视声呐、合成孔径声呐（SAS）、多波束测深仪等，并简要说明了它们在水下地形测绘、目标成像、避碰导航等方面的独特优势。通过对声呐探测物理原理的深入剖析，为后续章节的技术探讨奠定坚实的理论基础。 第二章 水下目标特性与成像机理 本章聚焦于水下目标本身的声学特性及其在声呐回波中所呈现的形态。首先，对常见的水下目标类型进行了分类，包括自然目标（如岩石、海丘、鱼群）和人为目标（如沉船、水下军事目标、管线、设备残骸等）。分析了这些目标在声学上的差异，例如目标形状、尺寸、材料（金属、混凝土、泥沙等）、表面粗糙度以及内部结构等，如何影响其声呐回波的强度、频谱和时域特性。 重点阐述了声呐成像的机理。对于侧扫声呐和合成孔径声呐，详细解释了如何通过扫描和数据累积来生成高分辨率的水下地貌和目标图像。解释了声学阴影、亮点、边缘增强等成像现象的成因，以及它们如何帮助识别和区分不同的水下目标。 此外，本章还讨论了目标在不同声呐频率下的回波特性。高频声呐能够获得更精细的细节，但探测距离受限；低频声呐探测距离远，但分辨率较低。理解这种频率依赖性对于选择合适的声呐系统和优化成像参数至关重要。本章内容旨在帮助读者建立对水下目标声学“签名”的理解，为后续的特征提取和分类奠定基础。 第三章 水下声呐图像预处理与增强技术 原始的水下声呐图像往往受到噪声、信号衰减、环境干扰等多重因素的影响，呈现出低信噪比、对比度差、细节模糊等问题，严重制约了后续的目标检测和识别效果。本章系统介绍了针对这些问题的声呐图像预处理与增强技术。 首先，详细阐述了各种噪声的来源及其对图像的影响，如散斑噪声、热噪声、环境噪声等。随后，深入介绍了常用的降噪技术，包括空域滤波（如高斯滤波、中值滤波、双边滤波等）和频域滤波（如傅里叶变换滤波、小波变换滤波等），并分析了不同滤波方法的优缺点及其在处理声呐图像时的适用性。 为了提升图像的视觉质量和目标的可辨识度，本章还介绍了多种图像增强技术。这包括对比度增强方法（如直方图均衡化、自适应直方图均衡化（CLAHE）等），以及图像锐化技术（如拉普拉斯算子、Sobel算子等）。此外，还探讨了边缘检测算子在突出目标轮廓和边界方面的应用。 针对声呐图像中常见的信号衰减和失真现象，本章还介绍了相关的校正技术，如对地声速剖面进行补偿以消除声速变化引起的几何畸变，以及对声呐回波强度进行增益校正以补偿距离衰减。通过本章的学习，读者将掌握一系列有效的图像处理工具，以改善水下声呐图像的质量，为后续更复杂的目标分析任务打下坚实基础。 第四章 水下目标检测与分割算法 本章是本书的核心内容之一，重点探讨了水下声呐图像中的目标检测与分割技术。目标检测旨在识别图像中是否存在目标并定位其位置，而目标分割则致力于精确地勾画出目标的边界。 首先，本章回顾了传统的目标检测方法，包括基于阈值的方法、基于区域生长的方法以及基于特征匹配的方法。这些方法在早期声呐图像处理中发挥了重要作用，但也存在鲁棒性不足、对复杂背景敏感等局限性。 随后，本书深入介绍了近年来在图像处理领域取得巨大成功的机器学习与深度学习方法在水下目标检测中的应用。详细讲解了基于深度学习的目标检测框架，如Faster R-CNN、YOLO系列（YOLOv3, YOLOv4, YOLOv5等）、SSD等。分析了这些模型如何通过卷积神经网络（CNN）提取图像深层特征，实现对水下目标的自动、高效检测。 在目标分割方面，本章介绍了语义分割和实例分割技术。对于语义分割，讲解了FCN、U-Net等网络结构，以及如何将图像中的每个像素点分配到预定义的目标类别。对于实例分割，详细阐述了Mask R-CNN等代表性模型，它能够在检测目标的同时，生成像素级别的目标掩码，实现对每个独立目标的精确分割。 此外，本章还讨论了针对水下声呐图像特点的特定目标检测与分割策略。例如，如何处理目标尺寸不一、目标之间相互遮挡、以及水下环境固有的噪声和伪影等问题。通过本章的学习，读者将能够理解和掌握当前主流的水下目标检测与分割算法，并能够根据具体应用场景选择和优化合适的模型。 第五章 水下目标识别与分类 在成功检测和分割出水下目标后，识别其具体类别是实现有效信息提取的关键。本章专注于水下目标识别与分类的技术。 本章首先回顾了传统的基于手工特征的目标识别方法。这些方法通常依赖于人工设计的特征描述符，如形状特征（如Hu矩、傅里叶描述符）、纹理特征（如LBP、Gabor滤波器）、颜色特征（在可见光图像中）等。分析了这些特征提取过程的优缺点，以及它们在声呐图像中的局限性，因为声呐图像通常是灰度图像，且缺乏颜色信息。 随后，本章重点介绍了基于深度学习的目标识别方法。阐述了如何利用预训练的CNN模型（如AlexNet, VGG, ResNet, Inception等）进行迁移学习，或者设计专门的CNN架构来学习声呐图像中的高级语义特征。详细介绍了常见的分类模型，如Softmax分类器，以及如何将其与CNN模型结合，实现对水下目标的高精度分类。 本章还探讨了多模态信息融合在水下目标识别中的重要性。除了声呐图像，还可以融合其他传感器的数据，如侧扫声呐与多波束测深仪数据的融合，甚至结合水下摄像机（在可见光条件下）的图像信息，以提供更丰富、更可靠的目标判别依据。 此外，还讨论了目标识别中面临的挑战，如类别不平衡问题、小样本学习、以及目标在不同成像角度下的变化等。介绍了针对这些挑战的解决方案，如数据增强技术、过采样/欠采样技术、以及一些专门的小样本学习算法。本章旨在帮助读者掌握有效的技术手段，以准确地识别和区分各类水下目标。 第六章 水下声呐目标探测与识别的应用 本章将前几章所介绍的理论与技术，置于实际应用场景中进行探讨。水下声呐目标探测与识别技术在多个领域具有广泛而重要的应用价值。 海洋资源勘探与开发： 在海底油气勘探、矿产资源调查等过程中，需要精确探测和识别海底管道、设备、矿体等。声呐技术能够有效地绘制海底地形，发现和定位这些目标，为资源评估和开发提供支持。 海洋科学研究： 了解海底地貌、沉积物分布、以及海洋生物的活动规律，是进行海洋科学研究的基础。声呐成像技术可以帮助科学家绘制高分辨率的海底地图，研究海底构造，监测海洋生物的聚集与分布。 水下考古与文化遗产保护： 许多重要的历史遗迹和沉船沉没在水下。声呐探测技术在发现、定位和绘制这些水下遗迹方面发挥着关键作用，为水下考古发掘和文化遗产保护提供了重要的先导性信息。 海洋安全与军事应用： 在军事领域，水下目标探测与识别技术对于反潜作战、水下兵力部署、水下侦察、以及水雷探测等至关重要。准确识别敌方水下目标，保障己方舰艇和人员的安全，是该领域的核心需求。 水下基础设施维护与监测： 海底管线、桥梁桩基、海上风电基础等水下基础设施的完整性监测和维护，离不开声呐技术。声呐可以定期对这些基础设施进行成像，及时发现损坏、腐蚀或异物侵入等问题。 搜救与打捞作业： 在水下失事飞机的搜寻、沉船的定位打捞等任务中，高精度的水下目标探测与定位能力是成功的关键。 本章通过列举和分析这些实际应用案例，充分展现了水下声呐目标探测与识别技术的价值和意义，并展望了未来在该领域的技术发展趋势和潜在应用前景。 第七章 水下目标探测与识别面临的挑战与未来展望 本章对当前水下目标探测与识别领域所面临的主要挑战进行总结，并对未来的发展方向进行展望。 挑战： 复杂多变的水下环境： 海底地形的复杂性、水体扰动、声学传播路径的多变性、以及各种环境噪声，都给声呐探测和图像处理带来了极大的困难。 目标自身的隐蔽性与多样性： 许多水下目标的设计旨在减少声呐信号的回波，具有低可探测性。同时，目标的尺寸、形状、材料、以及在不同姿态下的回波特性差异巨大，增加了识别的难度。 数据稀缺与标注困难： 高质量、标注完善的水下声呐数据集相对较少，这限制了深度学习模型的训练和泛化能力。 计算资源与实时性要求： 复杂的水下环境和目标分析任务需要大量的计算资源，尤其是在对实时性要求较高的应用场景下，如何平衡精度与效率是一个重要问题。 跨模态信息的有效融合： 如何更有效地融合不同传感器（如声呐、光学、磁力计等）的数据，以克服单一传感器的局限性，仍然是一个研究热点。 未来展望： 智能化与自动化水平的提升： 随着人工智能技术的不断发展，未来的水下目标探测与识别系统将更加智能化和自动化，能够自主完成任务规划、数据采集、目标分析和信息报告。 新型声呐技术的研发： 新型声呐原理（如光声成像、量子声呐等）和更先进的声呐阵列技术有望提供更高分辨率、更远探测距离和更优的抗干扰能力。 深度学习模型的持续创新： 针对水下声呐图像的特点，将出现更多专门设计的深度学习模型，例如能够处理类不平衡、小样本、以及多视角问题的模型。 多模态与跨媒体学习： 进一步研究多模态信息融合的理论与技术，实现不同类型传感器数据的无缝整合，提升目标识别的准确性和鲁棒性。 水下目标行为分析与态势感知： 从单纯的“检测”和“识别”，向“理解”和“预测”迈进，分析水下目标的运动轨迹、意图，实现对水下态势的全面感知。 可解释性AI的应用： 提高AI模型的“可解释性”，理解模型做出决策的依据，对于提升系统可靠性和用户信任度至关重要。 本书的最后一章旨在启发读者思考该领域未来的发展方向，鼓励研究人员和工程师们共同努力，克服现有挑战，推动水下目标探测与识别技术的不断进步，为人类探索和利用海洋作出更大的贡献。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题《基于水平集的水下声呐图像目标检测》立刻引起了我的好奇心。我对水下目标检测这一领域有着浓厚的兴趣，但通常接触到的文献更多集中在光学成像或激光雷达等技术上。声呐图像的特性，例如其分辨率、信噪比以及目标在声呐图像中的表现形式，都与我们熟悉的图像有着显著的区别。因此，一个能够有效处理这些特性的目标检测方法，特别是结合了水平集这种经典的图像分割技术，无疑是一个非常值得深入探讨的方向。我特别想了解作者是如何克服声呐图像固有的模糊性和噪声对目标检测带来的挑战的，以及水平集方法在水下声呐目标检测中展现出的具体优势。此外，书中是否会详细阐述水平集方法的演化，以及它如何被改进以适应水下声呐图像的独特纹理和形状特征，也是我期待的重点。我对该书的期望很高，希望它能为我提供一个系统、深入的学习框架，帮助我理解和掌握这一前沿技术。

评分☆☆☆☆☆

在探索水下目标检测技术方面，一本名为《基于水平集的水下声呐图像目标检测》的书籍吸引了我的注意。声呐技术在水下探测中的重要性不言而喻，但其图像的特有噪声、模糊性和分辨率限制，对传统计算机视觉算法构成了严峻的挑战。而水平集方法，以其优雅的数学描述和处理复杂边界的能力，为解决这些难题提供了理论基础。我非常好奇本书会如何将水平集方法与水下声呐图像的特性紧密结合。例如，书中是否会详细阐述如何设计适合声呐图像的能量函数，以引导水平集演化并捕捉到目标的关键特征？是否会探讨如何处理声呐图像中目标回波的强度变化、形状畸变以及背景的复杂性，这些都是影响检测精度的关键因素。我也期待书中能够涵盖对不同类型水下目标的检测案例，并展示水平集方法在处理这些案例时所展现出的优越性，例如相比于其他传统算法的性能提升。这本书理论与实践并重，值得深入研读。

评分☆☆☆☆☆

我最近有幸接触到一本名为《基于水平集的水下声呐图像目标检测》的书籍，这本书的选题角度非常新颖且具有挑战性。水下环境的复杂性，如光照不足、散射、水体浑浊等，使得光学成像在水下应用受到极大限制，而声呐则成为了更具潜力的水下探测手段。然而，声呐图像的特点，如分辨率的限制、目标回波的形状多样性以及背景噪声的干扰，使得传统的目标检测算法难以直接应用。这本书以“水平集”这一强大的图像分割理论为核心，将其应用于水下声呐图像的目标检测，这让我看到了解决这些难题的希望。我尤其关注书中会如何详细介绍水平集方法的数学原理，以及它在处理不规则形状、模糊边界的水下目标时的具体实现细节。是否会包含对现有水平集模型的改进，以提高其对不同类型水下目标（如沉船、潜艇、海洋生物等）的适应性和鲁棒性，也是我非常期待的部分。这本书无疑为我打开了一个新的研究视野。

评分☆☆☆☆☆

对于《基于水平集的水下声呐图像目标检测》这本书，我的第一印象是它聚焦于一个非常具体且技术性极强的研究方向。我曾经接触过一些关于水下目标检测的综述性文章，但它们往往泛泛而谈，缺乏深入的技术细节。这本书的名字直接点出了核心技术“水平集”，这是一种在图像处理领域广泛应用的、能够处理拓扑结构变化和形状演化的方法。将其应用于水下声呐图像的目标检测，意味着需要解决一系列复杂的问题：如何从低分辨率、高噪声的声呐回波中提取有用的特征？如何利用水平集方法来精确地勾勒出各种形状的水下目标轮廓？书中是否会提供详细的算法流程图和伪代码，以便读者能够理解并复现其中的方法？我非常希望能看到书中对水平集方法在水下声呐图像中的具体改进和优化，例如如何引入多尺度分析、纹理特征或者结合机器学习的方法来提高检测精度和效率。这本书的出现，对于我这个在该领域寻求深入研究的读者来说，无疑是一份宝贵的知识财富。

评分☆☆☆☆☆

我最近翻阅了一本名为《基于水平集的水下声呐图像目标检测》的书籍，它所探讨的主题——水下声呐目标检测，一直是我个人研究领域的一个重要切入点。声呐图像与我们日常接触的光学图像有着本质的区别，它依赖于声波的反射，因此图像的纹理、对比度和分辨率都呈现出独特的特征。将水平集这一强大的几何活动轮廓模型应用于这一领域，无疑是一个充满创新性的尝试。我特别想了解作者是如何将水平集方法的核心概念——即用零水平集来表示目标的边界，并通过演化方程来更新边界，与声呐图像的特点相融合的。书中是否会深入分析声呐图像中目标回波的物理机理，并据此设计出更符合实际情况的水平集演化准则？此外，我对书中是否会探讨如何处理声呐图像中的多目标检测、遮挡问题以及如何提高算法的计算效率也充满了期待。这本书给我带来了新的思考方向和研究灵感。