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101.
胡红波 《数字海洋与水下攻防》2019,2(5):1-6
针对侧扫声呐图像噪声干扰严重、分辨率低、目标轮廓模糊等特点,提出了一种基于LOG算子的侧扫声呐图像水下小目标检测算法。首先,根据侧扫声呐图像中水下小目标成像特点,对声呐图像进行滤波及聚类分割,大幅降低图像中噪声;然后,采用斑点检测思想,提取侧扫声呐图像中疑似目标区域;最后,基于自动阈值分割算法对声呐图像进行分割,获取目标区域二值图像,使用二阶矩估计目标尺度,剔除虚假目标,最终实现水下小目标准确检测。实验结果表明:该方法计算速度快、检测成功率高,对侧扫声呐图像中的水下小目标具有良好的检测效果。 相似文献
102.
观测到的偏振量与法拉第色散函数之间是傅里叶变换对,而法拉第色散函数反映了辐射区域和辐射传播途径的磁场结构。如何通过这一关系精确重构出法拉第色散函数对于研究银河系及河外星系磁场具有重要的作用。目前已提出了基于压缩感知的法拉第色散函数重构方法,模拟结果要优于传统方法,然而是否具有实用性仍然未知。主要探究该方法应用于实际观测频率范围时是否依然可行,并进行了大样本统计学实验。结果表明:重构结果受多种因素的影响,具有很大的随机性,对重构结果在峰值附近再次进行最小二乘拟合后,重构的法拉第深度更接近真实值。 相似文献
103.
104.
基于正交匹配追踪的声层析方法 总被引:2,自引:0,他引:2
声速剖面的变化会对声传播产生较大的影响,经验正交函数模型经常用来实现对声速剖面数据的简化描述。然而在内波、湍流等海水不均匀性存在时,这种正则化操作会造成声速重构精度的大幅降低。本文利用字典学习生成声速剖面的非正交原子,在稀疏编码时采用正交匹配追踪(OMP,Orthogonal Matching Pursuit)算法,更新字典则使用KSVD (Kernel Singular Value Decomposition)的字典更新算法。由于字典学习不需要强制使用正交条件,对于训练数据更加灵活,从而可以使用少数的原子组合达到更高的重构精度。利用一次浅海声学实验多次测量的声速剖面研究了海水声速剖面的经验正交函数表示和字典学习,研究表明:相比于正交函数表示,学习字典可以利用少数原子(甚至一个原子)更好的解释声速剖面扰动。字典学习可以提高声速剖面的稀疏性,从而提高声速剖面的反演精度。 相似文献
105.
为查明清水河东侧断裂的产状、性质及其浅部构造特征,跨断裂开展高分辨率的浅层地震探测,获得高信噪比的浅层地震反射叠加剖面。根据浅层地震剖面结果并结合该区域地质资料,对该断裂的浅部构造特征进行分析和讨论。结果表明,清水河东侧断裂为一条走向近SN、倾向E的逆断层,其浅部为由2~3条断层组成的“Y”字形构造,并错断埋深约10~30 m的第四系沉积层,属第四纪以来的隐伏活动断裂。 相似文献
106.
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