水下目標圖像識別技術(shù)為利用聲吶進行海底礦產(chǎn)資源的勘測、海底地貌的探測和海底目標的監(jiān)測等海底活動提供有力的技術(shù)支撐。聲吶圖像的分割是水下目標識別過程中關(guān)鍵的一步,只有在聲吶圖像準確分割的前提下,才能使水下目標的識別成為可能,而聲吶圖像的濾波效果直接影響聲吶圖像分割的準確度,因此需要提供針對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)絡的基礎上,提出了一種基于多特征的BP神經(jīng)網(wǎng)絡聲吶圖像濾波算法和一種基于多特征的BP神經(jīng)網(wǎng)絡聲吶圖像分割算法。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)和中值五個統(tǒng)計特征作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練輸入,分別設置目標亮區(qū)、目標暗區(qū)、混響區(qū)的灰度值為該區(qū)域所有像素點的灰度值的均值,將其作為訓練輸出,并使用訓練好的網(wǎng)絡進行聲吶圖像濾波。由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的收斂速度慢、易限于局部極小值等特點,本文使用改進的遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)對BP神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練過程進行了優(yōu)化,利用兩種評價指標(均方誤差、峰值信噪比)評價其濾波效果,通過與其它四種經(jīng)典的濾波算法(中值濾波、Frost... 

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

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

海底目標聲吶圖像

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】：
期刊論文
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[2]BP神經(jīng)網(wǎng)絡隱含層節(jié)點數(shù)確定方法研究[J]. 王嶸冰,徐紅艷,李波,馮勇.  計算機技術(shù)與發(fā)展. 2018(04)
[3]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的醫(yī)學圖像分割新方法[J]. 唐思源,邢俊鳳,楊敏.  計算機科學. 2017(S1)
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[5]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的腦腫瘤MRI圖像分割[J]. 王錦程,郁蕓,楊坤,胡新華.  生物醫(yī)學工程研究. 2016(04)
[6]基于小波域多分辨率MRF的聲吶圖像目標分割[J]. 吳濤,夏平,劉小妹,雷幫軍.  聲學技術(shù). 2016(03)
[7]一種合成孔徑聲吶圖像目標分割方法[J]. 翟厚曦,江澤林,張鵬飛,田杰,劉紀元.  儀器儀表學報. 2016(04)
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[10]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的船艦目標識別分類[J]. 梁錦雄,王刻奇.  艦船科學技術(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 2010

碩士論文
[1]基于深度學習的圖像去噪算法[D]. 吳洋威.上海交通大學 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 2012
[3]負荷特性聚類與負荷模型辨識研究[D]. 唐光澤.長沙理工大學 2009
[4]基于BP網(wǎng)絡和遺傳算法的巖爆預測研究[D]. 雷松林.同濟大學 2008
[5]基于蜜罐學習的神經(jīng)網(wǎng)絡入侵檢測模型的研究[D]. 侯英利.哈爾濱理工大學 2008
[6]水下聲吶圖像目標分割方法的研究及應用[D]. 王興梅.哈爾濱工程大學 2008



本文編號：2913002