图书介绍

声呐图像处理2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载

李庆武，霍冠英，周妍著著
出版社：北京：科学出版社
ISBN：9787030448187
出版时间：2015
标注页数：178页
文件大小：70MB
文件页数：189页
主题词：声纳－图象处理

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图书目录

第1章绪论1

1.1研究背景和意义1

1.2水下声呐成像技术发展历史2

1.2.1侧扫声呐3

1.2.2合成孔径声呐4

1.2.3前视声呐5

1.2.4多波束测深声呐系统6

1.3声呐图像存在的主要问题及研究现状7

1.3.1声呐图像存在的主要问题7

1.3.2声呐图像处理的研究现状8

参考文献11

第2章声呐成像原理15

2.1声呐技术15

2.2主动声呐的一般模型16

2.3波束形成技术18

2.3.1等间隔基元的直线阵18

2.3.2相控发射22

2.4成像声呐23

2.4.1侧扫声呐23

2.4.2合成孔径声呐28

2.4.3前视声呐32

2.4.4多波束测深声呐系统36

2.5本章小结41

参考文献41

第3章多波束前视声呐成像数据可视化与滤波43

3.1多波束前视声呐成像43

3.2多波束前视声呐视域范围和成像几何模型44

3.3 Gemini 720i多波束前视声呐数据格式与二维几何模型46

3.3.1 Gemini 720i多波束前视声呐数据格式46

3.3.2 Gemini 720i多波束前视声呐的二维几何模型47

3.4基于双立方插值的多波束前视声呐数据可视化算法48

3.4.1现有的前视声呐数据可视化算法49

3.4.2线性插值核函数的性能分析52

3.4.3基于双立方插值的多波束前视声呐数据可视化算法57

3.4.4插值实验及结果分析61

3.5针对多波束前视声呐成像数据的空间域滤波65

3.5.1多波束前视声呐图像的噪声特点65

3.5.2传统空间域滤波66

3.5.3常用空间域滤波掩模模型分析69

3.5.4针对多波束前视声呐成像数据的空间域滤波70

3.5.5实验与结果分析73

3.6本章小结82

参考文献82

第4章多尺度几何变换域侧扫声呐图像的去噪85

4.1图像去噪85

4.2多尺度几何分析理论及其在声呐图像处理中的应用研究86

4.2.1多尺度几何分析理论发展背景86

4.2.2 多尺度几何变换90

4.2.3多尺度几何变换域声呐图像处理研究现状95

4.3水下侧扫声呐图像的特性研究97

4.3.1侧扫声呐图像的成像97

4.3.2侧扫声呐图像特性98

4.3.3噪声模型分析98

4.4 Curvelet变换域水下侧扫声呐图像的去噪102

4.4.1 Curvelet变换域的噪声统计建模102

4.4.2 Curvelet变换域的信号统计建模103

4.4.3 Curvelet变换域自适应去噪算法104

4.4.4实验结果与分析107

4.5本章小结113

参考文献113

第5章多尺度几何变换域侧扫声呐图像的增强118

5.1图像增强118

5.2直方图均衡化119

5.3结合方向扩散的改进直方图均衡化121

5.4 Retinex增强方法124

5.4.1单尺度Retinex算法125

5.4.2多尺度Retinex算法126

5.5 Curvelet变换增强法127

5.6实验结果与分析130

5.7本章小结134

参考文献135

第6章基于人眼微动机理的NSCT域水下声呐图像边缘检测137

6.1视觉仿生137

6.2图像边缘检测139

6.2.1边缘检测问题的描述139

6.2.2边缘检测算法140

6.3人眼微动机理144

6.3.1人眼视觉系统通路144

6.3.2人眼固视微动与视觉适应性144

6.3.3视网膜动态分析与模拟145

6.3.4基于人眼微动的视网膜边缘检测147

6.4非下采样Contourlet变换及特性148

6.4.1 NSCT变换148

6.4.2 NSCT变换的特性151

6.4.3 NSCT变换系数分析151

6.4.4系数特征分析153

6.5 NSCT域水下声呐图像边缘检测153

6.5.1 NSCT域边缘检测原理153

6.5.2边缘检测算法步骤154

6.5.3算法特点154

6.5.4实验及结果分析154

6.6本章小结158

参考文献159

第7章基于灰度共生矩阵和NSCT域纹理提取的无监督海底混响区分割161

7.1海底底质分析161

7.2纹理分析163

7.2.1纹理与纹理分析163

7.2.2常用的纹理分析方法164

7.3侧扫声呐图像底质纹理特征提取165

7.3.1基于灰度共生矩阵的侧扫声呐图像纹理特征提取166

7.3.2基于NSCT变换的侧扫声呐图像纹理特征提取168

7.3.3侧扫声呐图像纹理特征提取的具体步骤168

7.4聚类分割与聚类数目确定169

7.4.1 K均值聚类算法169

7.4.2聚类数目确定与聚类有效性评价171

7.4.3海底混响区无监督聚类分割的具体步骤171

7.5侧扫声呐图像海底混响区底质分割实验结果与分析172

7.6本章小结177

参考文献177