基于深度学习的水下声呐图像噪声消除方法研究开题报告

 2021-12-11 19:30:53

1. 研究目的与意义(文献综述)

1.目的及意义(含国内外的研究现状分析)

随着海洋工程的快速发展,水下声呐成像系统已成功地应用于航道测量、目标探测、自主水下航行器(auv)和遥控无人潜水器(rov)等领域,具有重要的经济和军事价值。auv与rov已经成为了水下应急搜救的不可或缺的设备,然而,由于水声信道的复杂性、区域海水温度和盐度的多样性以及采集过程的一致性,声呐图像常常受到与信号相关的散斑噪声的影响,这大大增加了auv与rov的应急搜救难度。散斑噪声降低了图像的对比度,改变了背景场景后向散射的空间统计特性,从而破坏了图像的判读和目标识别。为了进一步提高声呐成像的可靠性,有必要在实际应用中减少散斑噪声。国内外学者在针对散斑噪声的抑制已有了较为充分的研究,但是因其使用的范围和算法的复杂程度,很难在水下声呐成像中得到广泛的应用与推广。因此,如何有效地抑制散斑噪声,提高声呐成像质量,成为了水下声呐成像系统亟待解决的问题。

1.1国内外研究现状

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2. 研究的基本内容与方案

2. 研究(设计)的基本内容、目标、拟采用的技术方案及措施

2.1研究基本内容

(1)数据库构建:研究水下声呐散斑噪声图像的成像模型,根据成像模型,合成散斑噪声图像用于cnn的训练学习;

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3. 研究计划与安排

3. 进度安排

(1)2020.03.06-2020.03.15:完成毕业论文的选题工作;

(2)2020.03.15-2020.03.25:撰写开题报告和外文翻译,交予指导老师;

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4. 参考文献(12篇以上)

4.阅读的参考文献不少于15篇(其中近五年外文文献不少于3篇)

[1] t. taxt, “radial homomorphic deconvolution of b-mode medical ultrasound images,” in proc. icpr, jerusalem, israel, oct. 1994, pp. 149-152.

[2] j. w. goodman, “statistical properties of laser speckle patterns,” laser specckle and related phenomena, pp. 9-75, dec. 1963.

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