南开大学学报(自然科学版) ›› 2022 ›› Issue (3): 15-.

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一种实时、自适应的侧扫声呐小目标分割算法

  

  • 出版日期:2022-06-20 发布日期:2022-07-01

  • Online:2022-06-20 Published:2022-07-01

摘要: 针对侧扫成像声呐获取的水下小目标,提出了一种基于声呐原始回波数据的实时、自适应分割算法.该算法利用水底回波分布的统计特点,采用了一种基于威布尔分布模型的自适应阈值确定方法,实现对目标的初始分割;在此基础上提出了一种基于亮区回波特点的区域生长方法,得到精确的分割结果;之后利用霍夫检测
方法合并过分割区域,利用小目标物理尺寸信息进行尺寸检测消除山脊、岩石等尺寸较大的虚假目标. 实验结果表明,仅利用目标物理尺寸的检测方法,其速度能够达到3 s/帧,目标召回率达到100%,虚警率仅为34.62%.

关键词: 侧扫声呐原始回波数据, 目标分割, 威布尔函数, 区域生长, 霍夫变换