本文選題：合成孔徑聲納　切入點：圖像分割　出處：《應用聲學》2016年03期

【摘要】：本文研究了針對高分辨率合成孔徑聲納圖像中常見的管道、線纜等重要水下設(shè)施的線目標提取方法�；趫D割理論的Grab Cut算法相比其他迭代算法具有較快的收斂速度,但需要人工輔助選定前/背景區(qū)域的初始化條件;為此,本文設(shè)計了基于尺度放縮后進行Radon變換的感興趣區(qū)域提取環(huán)節(jié),作為Grab Cut的初始化步驟解決方案,使之可以快速自動解譯;此外,該優(yōu)化方案還縮小了模型訓練的樣本容量,提升了直線目標的提取精度和效率。經(jīng)實驗驗證,該方法可以快速準確地提取直線目標,且具有相對較強的魯棒性。
[Abstract]:In this paper, the method of line target extraction for some important underwater facilities such as pipelines and cables in high resolution synthetic aperture sonar images is studied. The Grab Cut algorithm based on graph cutting theory has a faster convergence speed than other iterative algorithms. However, the initialization conditions of the pre-background region need to be manually selected. Therefore, this paper designs the extraction of the region of interest for the Radon transform based on scale scaling, which is the solution of the initialization step of the Grab Cut. In addition, the optimization scheme also reduces the sample size of model training and improves the accuracy and efficiency of linear target extraction. The experimental results show that the method can extract linear target quickly and accurately. And it has relatively strong robustness.
【作者單位】： 中國科學院聲學研究所;中國科學院大學;
【基金】：國家自然科學基金項目(11204343) 中科院聲學所青年人才領(lǐng)域前沿項目(Y454311211)
【分類號】：TB56

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本文編號：1696786