基於水平集的水下聲呐圖像目標檢測 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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☆☆☆☆☆

王興梅，時勝國 著

圖書標籤:

• 水平集
• 水下聲呐
• 圖像處理
• 目標檢測
• 圖像分割
• 聲學圖像
• 信號處理
• 模式識彆
• 計算機視覺
• 海洋工程

齣版社： 哈爾濱工程大學齣版社

ISBN：9787566114310

版次：1

商品編碼：12220428

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-12-01

用紙：膠版紙

頁數：154

字數：220000

正文語種：中文

內容簡介

　　作為海洋資源開發的重要技術，水下聲呐圖像目標檢測技術，是《基於水平集的水下聲呐圖像目標檢測》所要研究的重點問題。《基於水平集的水下聲呐圖像目標檢測》在水平集理論的背景下，尋找一種對噪聲不敏感、檢測速度快、精度高的水下聲呐圖像目標檢測方法，依次采用瞭簡化Mumford-Shah模型的C-V方法、Chan-Vese模型四相水平集方法、子區域Vese-Chan模型四相水平集方法、Chan-Vese模型自適應窄帶方法、自適應階梯初始化窄帶Chan-Vese模型的方法，分彆對水下聲呐圖像目標進行建模檢測，並一一對原始聲呐圖像檢測的實驗仿真結果進行分析研究，通過比較尋找到瞭相對較好的自適應階梯初始化窄帶Chan-Vese模型方法，為水下目標檢測技術開闢瞭一條新的途徑。
　　《基於水平集的水下聲呐圖像目標檢測》內容翔實，自成一體，可作為圖像處理、水下通信等領域研究的重要參考書籍，也可作為相關科學研究領域的學習參考。

目錄

第1章 緒論
1．1 水下聲呐圖像目標檢測技術的意義和價值
1．2 水下聲呐圖像目標檢測的目的
1．3 國內外研究現狀
1．4 本章小結
參考文獻

第2章 水下聲呐圖像灰度分布特性分析及模型研究
2．1 聲呐成像原理
2．2 水下聲呐圖像的特點
2．3 背景區灰度分布模型研究
2．4 陰影區和目標高亮區灰度分布模型研究
2．5 本章小結
參考文獻

第3章 水下聲呐圖像的平滑和濾波去噪
3．1 平滑去噪處理
3．2 濾波去噪
3．3 本章小結
參考文獻

第4章 水平集理論及應用分析
4．1 水平集理論
4．2 水平集函數
4．3 水平集方法的應用分析
4．4 本章小結
參考文獻

第5章 簡化Mumford-Shah模型的C-V方法水下聲呐圖像目標檢測
5．1 Mumford-Shah模型
5．2 簡化Mumford-Shah模型的C-V方法
5．3 簡化Mumford-Shah模型的C-V方法水平集錶示
5．4 簡化Mumford-Shah模型的C-V方法數值解法
5．5 實驗及結果分析
5．6 本章小結
參考文獻

第6章 Vese-Chan模型四相水平集方法的水下聲呐圖像目標檢測
6．1 單水平集的多區域目標檢測方法
6．2 Vese-Chan模型多相水平集方法
6．3 Vese-Chan模型四相水平集方法原理
6．4 Vese-Chan模型四相水平集方法的數值解法
6．5 實驗及結果分析
6．6 本章小結
參考文獻

第7章 子區域Vese-Chan模型四相水平集方法的水下聲呐圖像目標輪廓檢測
7．1 平麵MRF模型
7．2 不完全分層MRF模型
7．3 子區域Vese-Chan模型四相水平集方法描述
7．4 實驗及結果分析
7．5 本章小結
參考文獻

第8章 Chan-Vese模型自適應窄帶的水下聲呐圖像目標檢測
8．1 窄帶水平集模型
8．2 Chan-Vese模型自適應窄帶水平集方法描述
8．3 實驗及結果分析
8．4 本章小結
參考文獻

第9章 自適應階梯初始化窄帶Chan-Vese模型的水下聲呐圖像目標檢測
9．1 自適應階梯初始化
9．2 自適應階梯初始化窄帶Chan-Vese模型方法描述
9．3 基於Chan-Vese模型的客觀定量分析
9．4 實驗及結果分析
9．5 本章小結
參考文獻

《水下目標探測與識彆：原理、技術與應用》 內容簡介 本書係統地闡述瞭水下目標探測與識彆領域的關鍵理論、核心技術及其在實際應用中的挑戰與進展。水下環境的復雜性、聲呐探測的物理特性以及目標的多樣性，使得水下目標探測與識彆成為一個充滿挑戰的研究方嚮。本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的理解，涵蓋從基礎的聲學原理到先進的算法模型，並探討其在海洋科學、軍事安全、資源開發等多個領域的重要作用。 第一章 水下聲學基礎與聲呐探測原理 本章首先迴顧瞭水下聲學的基礎知識，包括聲音在水中的傳播特性，如聲速、衰減、散射、反射以及多徑效應等。深入分析瞭影響聲波傳播的主要環境因素，如溫度、鹽度、壓力梯度、海床類型和水體擾動等，並討論瞭這些因素如何影響聲呐信號的質量和探測精度。 隨後，本章詳細介紹瞭各類聲呐係統的基本工作原理。重點講解瞭主動聲呐和被動聲呐的工作方式、優缺點以及適用場景。對於主動聲呐，闡述瞭聲波的發射、目標的迴波接收、信號處理過程，以及聲呐方程的構成和應用。對於被動聲呐，則強調瞭對目標自身輻射噪聲的監聽和分析，包括噪聲源特性、信號傳播路徑和目標特徵提取。 此外，本章還對不同類型的聲呐係統進行瞭分類介紹，如側掃聲呐、前視聲呐、閤成孔徑聲呐（SAS）、多波束測深儀等，並簡要說明瞭它們在水下地形測繪、目標成像、避碰導航等方麵的獨特優勢。通過對聲呐探測物理原理的深入剖析，為後續章節的技術探討奠定堅實的理論基礎。 第二章 水下目標特性與成像機理 本章聚焦於水下目標本身的聲學特性及其在聲呐迴波中所呈現的形態。首先，對常見的水下目標類型進行瞭分類，包括自然目標（如岩石、海丘、魚群）和人為目標（如沉船、水下軍事目標、管綫、設備殘骸等）。分析瞭這些目標在聲學上的差異，例如目標形狀、尺寸、材料（金屬、混凝土、泥沙等）、錶麵粗糙度以及內部結構等，如何影響其聲呐迴波的強度、頻譜和時域特性。 重點闡述瞭聲呐成像的機理。對於側掃聲呐和閤成孔徑聲呐，詳細解釋瞭如何通過掃描和數據纍積來生成高分辨率的水下地貌和目標圖像。解釋瞭聲學陰影、亮點、邊緣增強等成像現象的成因，以及它們如何幫助識彆和區分不同的水下目標。 此外，本章還討論瞭目標在不同聲呐頻率下的迴波特性。高頻聲呐能夠獲得更精細的細節，但探測距離受限；低頻聲呐探測距離遠，但分辨率較低。理解這種頻率依賴性對於選擇閤適的聲呐係統和優化成像參數至關重要。本章內容旨在幫助讀者建立對水下目標聲學“簽名”的理解，為後續的特徵提取和分類奠定基礎。 第三章 水下聲呐圖像預處理與增強技術 原始的水下聲呐圖像往往受到噪聲、信號衰減、環境乾擾等多重因素的影響，呈現齣低信噪比、對比度差、細節模糊等問題，嚴重製約瞭後續的目標檢測和識彆效果。本章係統介紹瞭針對這些問題的聲呐圖像預處理與增強技術。 首先，詳細闡述瞭各種噪聲的來源及其對圖像的影響，如散斑噪聲、熱噪聲、環境噪聲等。隨後，深入介紹瞭常用的降噪技術，包括空域濾波（如高斯濾波、中值濾波、雙邊濾波等）和頻域濾波（如傅裏葉變換濾波、小波變換濾波等），並分析瞭不同濾波方法的優缺點及其在處理聲呐圖像時的適用性。 為瞭提升圖像的視覺質量和目標的可辨識度，本章還介紹瞭多種圖像增強技術。這包括對比度增強方法（如直方圖均衡化、自適應直方圖均衡化（CLAHE）等），以及圖像銳化技術（如拉普拉斯算子、Sobel算子等）。此外，還探討瞭邊緣檢測算子在突齣目標輪廓和邊界方麵的應用。 針對聲呐圖像中常見的信號衰減和失真現象，本章還介紹瞭相關的校正技術，如對地聲速剖麵進行補償以消除聲速變化引起的幾何畸變，以及對聲呐迴波強度進行增益校正以補償距離衰減。通過本章的學習，讀者將掌握一係列有效的圖像處理工具，以改善水下聲呐圖像的質量，為後續更復雜的目標分析任務打下堅實基礎。 第四章 水下目標檢測與分割算法 本章是本書的核心內容之一，重點探討瞭水下聲呐圖像中的目標檢測與分割技術。目標檢測旨在識彆圖像中是否存在目標並定位其位置，而目標分割則緻力於精確地勾畫齣目標的邊界。 首先，本章迴顧瞭傳統的目標檢測方法，包括基於閾值的方法、基於區域生長的方法以及基於特徵匹配的方法。這些方法在早期聲呐圖像處理中發揮瞭重要作用，但也存在魯棒性不足、對復雜背景敏感等局限性。 隨後，本書深入介紹瞭近年來在圖像處理領域取得巨大成功的機器學習與深度學習方法在水下目標檢測中的應用。詳細講解瞭基於深度學習的目標檢測框架，如Faster R-CNN、YOLO係列（YOLOv3, YOLOv4, YOLOv5等）、SSD等。分析瞭這些模型如何通過捲積神經網絡（CNN）提取圖像深層特徵，實現對水下目標的自動、高效檢測。 在目標分割方麵，本章介紹瞭語義分割和實例分割技術。對於語義分割，講解瞭FCN、U-Net等網絡結構，以及如何將圖像中的每個像素點分配到預定義的目標類彆。對於實例分割，詳細闡述瞭Mask R-CNN等代錶性模型，它能夠在檢測目標的同時，生成像素級彆的目標掩碼，實現對每個獨立目標的精確分割。 此外，本章還討論瞭針對水下聲呐圖像特點的特定目標檢測與分割策略。例如，如何處理目標尺寸不一、目標之間相互遮擋、以及水下環境固有的噪聲和僞影等問題。通過本章的學習，讀者將能夠理解和掌握當前主流的水下目標檢測與分割算法，並能夠根據具體應用場景選擇和優化閤適的模型。 第五章 水下目標識彆與分類 在成功檢測和分割齣水下目標後，識彆其具體類彆是實現有效信息提取的關鍵。本章專注於水下目標識彆與分類的技術。 本章首先迴顧瞭傳統的基於手工特徵的目標識彆方法。這些方法通常依賴於人工設計的特徵描述符，如形狀特徵（如Hu矩、傅裏葉描述符）、紋理特徵（如LBP、Gabor濾波器）、顔色特徵（在可見光圖像中）等。分析瞭這些特徵提取過程的優缺點，以及它們在聲呐圖像中的局限性，因為聲呐圖像通常是灰度圖像，且缺乏顔色信息。 隨後，本章重點介紹瞭基於深度學習的目標識彆方法。闡述瞭如何利用預訓練的CNN模型（如AlexNet, VGG, ResNet, Inception等）進行遷移學習，或者設計專門的CNN架構來學習聲呐圖像中的高級語義特徵。詳細介紹瞭常見的分類模型，如Softmax分類器，以及如何將其與CNN模型結閤，實現對水下目標的高精度分類。 本章還探討瞭多模態信息融閤在水下目標識彆中的重要性。除瞭聲呐圖像，還可以融閤其他傳感器的數據，如側掃聲呐與多波束測深儀數據的融閤，甚至結閤水下攝像機（在可見光條件下）的圖像信息，以提供更豐富、更可靠的目標判彆依據。 此外，還討論瞭目標識彆中麵臨的挑戰，如類彆不平衡問題、小樣本學習、以及目標在不同成像角度下的變化等。介紹瞭針對這些挑戰的解決方案，如數據增強技術、過采樣/欠采樣技術、以及一些專門的小樣本學習算法。本章旨在幫助讀者掌握有效的技術手段，以準確地識彆和區分各類水下目標。 第六章 水下聲呐目標探測與識彆的應用 本章將前幾章所介紹的理論與技術，置於實際應用場景中進行探討。水下聲呐目標探測與識彆技術在多個領域具有廣泛而重要的應用價值。 海洋資源勘探與開發： 在海底油氣勘探、礦産資源調查等過程中，需要精確探測和識彆海底管道、設備、礦體等。聲呐技術能夠有效地繪製海底地形，發現和定位這些目標，為資源評估和開發提供支持。 海洋科學研究： 瞭解海底地貌、沉積物分布、以及海洋生物的活動規律，是進行海洋科學研究的基礎。聲呐成像技術可以幫助科學傢繪製高分辨率的海底地圖，研究海底構造，監測海洋生物的聚集與分布。 水下考古與文化遺産保護： 許多重要的曆史遺跡和沉船沉沒在水下。聲呐探測技術在發現、定位和繪製這些水下遺跡方麵發揮著關鍵作用，為水下考古發掘和文化遺産保護提供瞭重要的先導性信息。 海洋安全與軍事應用： 在軍事領域，水下目標探測與識彆技術對於反潛作戰、水下兵力部署、水下偵察、以及水雷探測等至關重要。準確識彆敵方水下目標，保障己方艦艇和人員的安全，是該領域的核心需求。 水下基礎設施維護與監測： 海底管綫、橋梁樁基、海上風電基礎等水下基礎設施的完整性監測和維護，離不開聲呐技術。聲呐可以定期對這些基礎設施進行成像，及時發現損壞、腐蝕或異物侵入等問題。 搜救與打撈作業： 在水下失事飛機的搜尋、沉船的定位打撈等任務中，高精度的水下目標探測與定位能力是成功的關鍵。 本章通過列舉和分析這些實際應用案例，充分展現瞭水下聲呐目標探測與識彆技術的價值和意義，並展望瞭未來在該領域的技術發展趨勢和潛在應用前景。 第七章 水下目標探測與識彆麵臨的挑戰與未來展望 本章對當前水下目標探測與識彆領域所麵臨的主要挑戰進行總結，並對未來的發展方嚮進行展望。 挑戰： 復雜多變的水下環境： 海底地形的復雜性、水體擾動、聲學傳播路徑的多變性、以及各種環境噪聲，都給聲呐探測和圖像處理帶來瞭極大的睏難。 目標自身的隱蔽性與多樣性： 許多水下目標的設計旨在減少聲呐信號的迴波，具有低可探測性。同時，目標的尺寸、形狀、材料、以及在不同姿態下的迴波特性差異巨大，增加瞭識彆的難度。 數據稀缺與標注睏難： 高質量、標注完善的水下聲呐數據集相對較少，這限製瞭深度學習模型的訓練和泛化能力。 計算資源與實時性要求： 復雜的水下環境和目標分析任務需要大量的計算資源，尤其是在對實時性要求較高的應用場景下，如何平衡精度與效率是一個重要問題。 跨模態信息的有效融閤： 如何更有效地融閤不同傳感器（如聲呐、光學、磁力計等）的數據，以剋服單一傳感器的局限性，仍然是一個研究熱點。 未來展望： 智能化與自動化水平的提升： 隨著人工智能技術的不斷發展，未來的水下目標探測與識彆係統將更加智能化和自動化，能夠自主完成任務規劃、數據采集、目標分析和信息報告。 新型聲呐技術的研發： 新型聲呐原理（如光聲成像、量子聲呐等）和更先進的聲呐陣列技術有望提供更高分辨率、更遠探測距離和更優的抗乾擾能力。 深度學習模型的持續創新： 針對水下聲呐圖像的特點，將齣現更多專門設計的深度學習模型，例如能夠處理類不平衡、小樣本、以及多視角問題的模型。 多模態與跨媒體學習： 進一步研究多模態信息融閤的理論與技術，實現不同類型傳感器數據的無縫整閤，提升目標識彆的準確性和魯棒性。 水下目標行為分析與態勢感知： 從單純的“檢測”和“識彆”，嚮“理解”和“預測”邁進，分析水下目標的運動軌跡、意圖，實現對水下態勢的全麵感知。 可解釋性AI的應用： 提高AI模型的“可解釋性”，理解模型做齣決策的依據，對於提升係統可靠性和用戶信任度至關重要。 本書的最後一章旨在啓發讀者思考該領域未來的發展方嚮，鼓勵研究人員和工程師們共同努力，剋服現有挑戰，推動水下目標探測與識彆技術的不斷進步，為人類探索和利用海洋作齣更大的貢獻。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題《基於水平集的水下聲呐圖像目標檢測》立刻引起瞭我的好奇心。我對水下目標檢測這一領域有著濃厚的興趣，但通常接觸到的文獻更多集中在光學成像或激光雷達等技術上。聲呐圖像的特性，例如其分辨率、信噪比以及目標在聲呐圖像中的錶現形式，都與我們熟悉的圖像有著顯著的區彆。因此，一個能夠有效處理這些特性的目標檢測方法，特彆是結閤瞭水平集這種經典的圖像分割技術，無疑是一個非常值得深入探討的方嚮。我特彆想瞭解作者是如何剋服聲呐圖像固有的模糊性和噪聲對目標檢測帶來的挑戰的，以及水平集方法在水下聲呐目標檢測中展現齣的具體優勢。此外，書中是否會詳細闡述水平集方法的演化，以及它如何被改進以適應水下聲呐圖像的獨特紋理和形狀特徵，也是我期待的重點。我對該書的期望很高，希望它能為我提供一個係統、深入的學習框架，幫助我理解和掌握這一前沿技術。

評分☆☆☆☆☆

在探索水下目標檢測技術方麵，一本名為《基於水平集的水下聲呐圖像目標檢測》的書籍吸引瞭我的注意。聲呐技術在水下探測中的重要性不言而喻，但其圖像的特有噪聲、模糊性和分辨率限製，對傳統計算機視覺算法構成瞭嚴峻的挑戰。而水平集方法，以其優雅的數學描述和處理復雜邊界的能力，為解決這些難題提供瞭理論基礎。我非常好奇本書會如何將水平集方法與水下聲呐圖像的特性緊密結閤。例如，書中是否會詳細闡述如何設計適閤聲呐圖像的能量函數，以引導水平集演化並捕捉到目標的關鍵特徵？是否會探討如何處理聲呐圖像中目標迴波的強度變化、形狀畸變以及背景的復雜性，這些都是影響檢測精度的關鍵因素。我也期待書中能夠涵蓋對不同類型水下目標的檢測案例，並展示水平集方法在處理這些案例時所展現齣的優越性，例如相比於其他傳統算法的性能提升。這本書理論與實踐並重，值得深入研讀。

評分☆☆☆☆☆

我最近有幸接觸到一本名為《基於水平集的水下聲呐圖像目標檢測》的書籍，這本書的選題角度非常新穎且具有挑戰性。水下環境的復雜性，如光照不足、散射、水體渾濁等，使得光學成像在水下應用受到極大限製，而聲呐則成為瞭更具潛力的水下探測手段。然而，聲呐圖像的特點，如分辨率的限製、目標迴波的形狀多樣性以及背景噪聲的乾擾，使得傳統的目標檢測算法難以直接應用。這本書以“水平集”這一強大的圖像分割理論為核心，將其應用於水下聲呐圖像的目標檢測，這讓我看到瞭解決這些難題的希望。我尤其關注書中會如何詳細介紹水平集方法的數學原理，以及它在處理不規則形狀、模糊邊界的水下目標時的具體實現細節。是否會包含對現有水平集模型的改進，以提高其對不同類型水下目標（如沉船、潛艇、海洋生物等）的適應性和魯棒性，也是我非常期待的部分。這本書無疑為我打開瞭一個新的研究視野。

評分☆☆☆☆☆

我最近翻閱瞭一本名為《基於水平集的水下聲呐圖像目標檢測》的書籍，它所探討的主題——水下聲呐目標檢測，一直是我個人研究領域的一個重要切入點。聲呐圖像與我們日常接觸的光學圖像有著本質的區彆，它依賴於聲波的反射，因此圖像的紋理、對比度和分辨率都呈現齣獨特的特徵。將水平集這一強大的幾何活動輪廓模型應用於這一領域，無疑是一個充滿創新性的嘗試。我特彆想瞭解作者是如何將水平集方法的核心概念——即用零水平集來錶示目標的邊界，並通過演化方程來更新邊界，與聲呐圖像的特點相融閤的。書中是否會深入分析聲呐圖像中目標迴波的物理機理，並據此設計齣更符閤實際情況的水平集演化準則？此外，我對書中是否會探討如何處理聲呐圖像中的多目標檢測、遮擋問題以及如何提高算法的計算效率也充滿瞭期待。這本書給我帶來瞭新的思考方嚮和研究靈感。

評分☆☆☆☆☆

對於《基於水平集的水下聲呐圖像目標檢測》這本書，我的第一印象是它聚焦於一個非常具體且技術性極強的研究方嚮。我曾經接觸過一些關於水下目標檢測的綜述性文章，但它們往往泛泛而談，缺乏深入的技術細節。這本書的名字直接點齣瞭核心技術“水平集”，這是一種在圖像處理領域廣泛應用的、能夠處理拓撲結構變化和形狀演化的方法。將其應用於水下聲呐圖像的目標檢測，意味著需要解決一係列復雜的問題：如何從低分辨率、高噪聲的聲呐迴波中提取有用的特徵？如何利用水平集方法來精確地勾勒齣各種形狀的水下目標輪廓？書中是否會提供詳細的算法流程圖和僞代碼，以便讀者能夠理解並復現其中的方法？我非常希望能看到書中對水平集方法在水下聲呐圖像中的具體改進和優化，例如如何引入多尺度分析、紋理特徵或者結閤機器學習的方法來提高檢測精度和效率。這本書的齣現，對於我這個在該領域尋求深入研究的讀者來說，無疑是一份寶貴的知識財富。