多波束水柱图像联合降噪方法研究

针对多波束水柱测量中受设备固有的旁瓣干扰及复杂海洋环境噪声等的影响,使成像后的水下目标边缘轮廓变得模糊、水柱图像质量严重下降的问题,根据噪声特性提出了一种降噪方法。首先利用Bresenham算法模拟同距噪声,通过设置阈值区分目标与噪声实现整体去噪,后利用密度聚类算法,并结合目标的形态学特征,剔除剩余噪声。实验结果表明,处理后的水柱图像中的噪声得到了很好的抑制,并较为完整的保留了羽状气泡流目标的轮廓信息,为目标的探测和识别奠定基础。

多波束声呐水柱图像中气泡羽状流目标探测研究进展

多波束声呐水柱图像数据可以获得从换能器到海底的完整声学信息,通过其对气泡羽状流目标探测是发现海底可燃冰渗漏的一种重要途径,是目前海洋调查与监测中的重要观测内容。本文首先介绍多波束水柱数据的数据结构与成像原理,然后针对目前研究存在的图像噪声大且成因复杂、目标识别方法效率较低、气泡羽状流目标难以准确分割等问题,依次概述当前的研究进展,为海底可燃冰的勘探与监测相关研究提供理论基础。