聲呐--海洋人生公衆号---老師分享（一） 霍冠英：水下聲呐圖像目标檢測與識别研究

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1 提綱

2 背景

聲：遠距離，高效率

光：近距離，高精度

成像聲呐：

1 多波束測深聲呐

2 前視

3 側視

面臨挑戰：

1 噪聲   ：混響，環境噪聲，自噪聲

2 灰階畸變

3 幾何畸變

4 樣本多樣

5 樣本稀缺

3 非局部均值 聲呐圖像去噪

局部去噪：中值濾波，維納濾波， 小波變換濾波，多尺度幾何變換

非局部均值： NL-means, BM3D, SAR-BM3D

非局部均值疊代聲呐圖像去噪流程:

1 第一次基于含噪塊的均值限制，第二次基于第一次得到的去噪塊的結構相似度

2 兩次塊比對濾波權值采用不同距離，第一次依據瑞麗噪聲統計假設，第二次計算假設真值已知

實驗結果：

飛機

不詳

蝦籠

4 仿人眼

實驗

5 邊緣限制的聲呐圖像目标精确檢測

sobel canny 小波模極大

otsu 屬性直方圖

k means 依賴分布

MRF模型

活動輪廓模型 正則化項靈活

本文流程

實驗

6 識别

1 識别方法：

2 特征

3 問題

4 深層次

7 深度學習

核心：

微調：隻訓練全連接配接層！！！

實驗

8 總結

克服噪聲--->塊比對

克服灰階畸變-->多尺度非線性自适應映射

克服形态多樣，小樣本-->遷移學習