水下目標(biāo)圖像識(shí)別技術(shù)為利用聲吶進(jìn)行海底礦產(chǎn)資源的勘測(cè)、海底地貌的探測(cè)和海底目標(biāo)的監(jiān)測(cè)等海底活動(dòng)提供有力的技術(shù)支撐。聲吶圖像的分割是水下目標(biāo)識(shí)別過(guò)程中關(guān)鍵的一步,只有在聲吶圖像準(zhǔn)確分割的前提下,才能使水下目標(biāo)的識(shí)別成為可能,而聲吶圖像的濾波效果直接影響聲吶圖像分割的準(zhǔn)確度,因此需要提供針對(duì)聲吶圖像的有效的濾波和分割方法。本文在研究BP(Back propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上,提出了一種基于多特征的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聲吶圖像濾波算法和一種基于多特征的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聲吶圖像分割算法。在聲吶圖像濾波部分,選取原始海底聲吶圖像像素8鄰域的均值、方差、最小值、眾數(shù)和中值五個(gè)統(tǒng)計(jì)特征作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練輸入,分別設(shè)置目標(biāo)亮區(qū)、目標(biāo)暗區(qū)、混響區(qū)的灰度值為該區(qū)域所有像素點(diǎn)的灰度值的均值,將其作為訓(xùn)練輸出,并使用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行聲吶圖像濾波。由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度慢、易限于局部極小值等特點(diǎn),本文使用改進(jìn)的遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程進(jìn)行了優(yōu)化,利用兩種評(píng)價(jià)指標(biāo)(均方誤差、峰值信噪比)評(píng)價(jià)其濾波效果,通過(guò)與其它四種經(jīng)典的濾波算法(中值濾波、Frost... 

【文章來(lái)源】：內(nèi)蒙古大學(xué)內(nèi)蒙古自治區(qū) 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：77 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

海底目標(biāo)聲吶圖像

圖 3.4 tansig 函數(shù)曲線Fig3.4 Function curve of tansig明顯看出，tansig函數(shù)的輸出值隨輸入的增大而增大達(dá)式為：1( )1xf xe 3.5 所示。

圖 3.4 tansig 函數(shù)曲線Fig3.4 Function curve of tansig看出，tansig函數(shù)的輸出值隨輸入的增大而增大為：1( )1xf xe 5 所示。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]蝙蝠B(yǎng)P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像去噪中的應(yīng)用研究[J]. 王海軍,門克內(nèi)木樂(lè),金濤.  微電子學(xué)與計(jì)算機(jī). 2018(09)
[2]BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)確定方法研究[J]. 王嶸冰,徐紅艷,李波,馮勇.  計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展. 2018(04)
[3]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)學(xué)圖像分割新方法[J]. 唐思源,邢俊鳳,楊敏.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2017(S1)
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[5]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的腦腫瘤MRI圖像分割[J]. 王錦程,郁蕓,楊坤,胡新華.  生物醫(yī)學(xué)工程研究. 2016(04)
[6]基于小波域多分辨率MRF的聲吶圖像目標(biāo)分割[J]. 吳濤,夏平,劉小妹,雷幫軍.  聲學(xué)技術(shù). 2016(03)
[7]一種合成孔徑聲吶圖像目標(biāo)分割方法[J]. 翟厚曦,江澤林,張鵬飛,田杰,劉紀(jì)元.  儀器儀表學(xué)報(bào). 2016(04)
[8]模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)像素分類的稀疏表示醫(yī)學(xué)CT圖像去噪方法[J]. 孫云山,張立毅,耿艷香.  信號(hào)處理. 2015(10)
[9]基于循環(huán)平移和DTCWT的聲吶圖像濾波方法[J]. 郭海濤,趙紅葉,徐雷,焦圣喜,侯一民.  儀器儀表學(xué)報(bào). 2015(06)
[10]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的船艦?zāi)繕?biāo)識(shí)別分類[J]. 梁錦雄,王刻奇.  艦船科學(xué)技術(shù). 2015(03)

博士論文
[1]非參數(shù)變形模型結(jié)合模糊技術(shù)的MRI圖像分割[D]. 陳志彬.大連理工大學(xué) 2010

碩士論文
[1]基于深度學(xué)習(xí)的圖像去噪算法[D]. 吳洋威.上海交通大學(xué) 2015
[2]數(shù)字散斑干涉條紋信息處理技術(shù)研究[D]. 李喃.合肥工業(yè)大學(xué) 2012
[3]負(fù)荷特性聚類與負(fù)荷模型辨識(shí)研究[D]. 唐光澤.長(zhǎng)沙理工大學(xué) 2009
[4]基于BP網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的巖爆預(yù)測(cè)研究[D]. 雷松林.同濟(jì)大學(xué) 2008
[5]基于蜜罐學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)模型的研究[D]. 侯英利.哈爾濱理工大學(xué) 2008
[6]水下聲吶圖像目標(biāo)分割方法的研究及應(yīng)用[D]. 王興梅.哈爾濱工程大學(xué) 2008



本文編號(hào)：2913002