【摘要】：隨著聲吶技術的不斷發(fā)展以及日益增長的海洋資源開發(fā)需求,利用側掃聲吶對海底進行探測已成為當下的熱點問題。在對海底進行探測和成像的過程中,除了能夠探測的目標之外,側掃聲吶還受到海底混響、海洋環(huán)境噪聲以及一些自噪聲的干擾,其中混響的影響尤為明顯�；祉憣е聜葤呗晠葓D像上存在隨機分布的斑點,稱為斑點噪聲,為側掃聲吶圖像后續(xù)的檢測識別等處理帶來許多問題。由于側掃聲吶的成像原理和海底復雜的環(huán)境,使得側掃聲吶圖像表現(xiàn)出與普通光學圖像不同的結構特性和噪聲統(tǒng)計分布,因此針對側掃聲吶圖像特點的去噪算法研究具有重大的意義。本文對側掃聲吶圖像噪聲統(tǒng)計分析與去噪方法展開了研究,主要包括下面三個方面:首先,對側掃聲吶的成像原理和圖像特點進行了分析,考慮側掃聲吶的混響統(tǒng)計模型,利用5種典型的概率分布對海底混響的統(tǒng)計特性進行擬合得到了伽馬分布為最優(yōu)的擬合分布。然后,根據(jù)灰度直方圖相關提出了基于2個特征參數(shù)對最優(yōu)分布參數(shù)的估計。經(jīng)過多元回歸模型完成了不同底質(zhì)類型噪聲模型的建立并實現(xiàn)了底質(zhì)分類。在上述實驗結果的基礎上根據(jù)模型參數(shù)與圖像特征所得到的模型對不同底質(zhì)類型混響所導致的噪聲進行有效地模擬,并選取合適的方法進行噪聲評價驗證噪聲模擬結果。最后,將專家場模型應用在側掃聲吶圖像去噪中,提出了基于伽馬分布的專家場去噪算法,稱為GammaFoE去噪算法。依據(jù)側掃聲吶圖像的概率分布模型和專家場模型,最大后驗估計可以利用梯度上升法進行計算,求解得到去噪后的圖像。其中,伽馬模型的參數(shù)通過最大化算法迭代得到,梯度上升法選用了擬牛頓法得到快速的收斂。實驗表明,GammaFoE去噪算法在側掃聲吶圖像上具有很好的去噪效果。
【圖文】：

側掃聲吶是一種能夠很好地顯示海底地貌和確定海底目標的大致位置和深逡逑度的主動聲吶，如今己經(jīng)在海底成像測繪領域得到了普遍的應用。本章的整體結逡逑構框架如圖２．１所示，首先分析了側掃聲吶的成像原理和海底結構對成像的影響逡逑主要分為圖像變形和噪聲混響兩個方面，然后介紹側掃聲吶圖像預處理的畸變校逡逑正過程。雖經(jīng)過矯正的側掃聲吶圖像己經(jīng)排除成像過程中產(chǎn)生的畸變，但除了目逡逑標物的反射之外海底混響產(chǎn)生斑點噪聲仍影響圖像的后續(xù)處理，因此對海底混響逡逑統(tǒng)計模型進行了細致的研究。逡逑圖像變形一＾？畸變校正逡逑影響側掃聲吶圖像質(zhì)量的原因邋邐逡逑—？混響噪聲邐？混響統(tǒng)計模型逡逑圖２．１本章結構框架圖逡逑２．１側掃聲吶的成像原理逡逑２．１．１側掃聲吶的工作特點逡逑側掃聲吶系統(tǒng)一般由主機、線纜和拖魚組成。主機是側掃聲吶必不可少的核逡逑心，包括硬件和軟件兩個部分，，操控整個側掃聲吶系統(tǒng)的正常運作。線纜既可以逡逑牽引拖魚也可以傳遞信號。側掃聲吶的拖魚可能是魚雷型或者圓柱形等流線型，逡逑左右兩側裝有收發(fā)換能器。逡逑圖２．２中以雙側的單頻帶側掃聲吶為例畫出了其工作原理示意圖。在側掃聲逡逑吶拖魚的左側和右側各有一條工作頻率相同的換能器陣列。在拖魚前進方向的水逡逑平面開角為Ｐｈ，為了保證較高的航向分辨率角度Ｐｈ邋—般小于２°邋；垂直于航向逡逑的平面開角叫作Ｐｖ，為了照射到兩舷比較寬的位置角度Ｐｖ—般為６０°。換能器逡逑發(fā)射的聲波為球面波能夠覆蓋換能器左右兩側各一塊細長梯形海底

圖２．２側掃聲吶工作原理示意圖逡逑
【學位授予單位】：廈門大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP391.41;U666.7

【參考文獻】

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本文編號：2643874