[發明專利]一種基于神經網絡的多波束水柱目標自動分割方法

在審

• 申請號: 201611205431.7
• 申請日: 2016-12-23
• 公開（公告）號: CN106651866A
• 公開（公告）日: 2017-05-10
• 發明（設計）人: 王洪超;陳君;羅宇
• 申請（專利權）人: 江蘇中海達海洋信息技術有限公司
• 主分類號: G06T7/10
• 分類號: G06T7/10
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于神經網絡的多波束水柱目標自動分割方法，其特征在于，包括以下步驟：

a、將多波束原始回波信號轉化為聲納圖；

b、搜索所述聲納圖，確定存在目標的可疑區域并從所述聲納圖中分離；

c、對存在目標的可疑區域進行粗分割，以分割出帶有目標和旁瓣的聲納圖像；

d、將部分帶有目標和旁瓣的聲納圖像作為訓練樣本送入BP神經網絡進行訓練，所述部分帶有目標和旁瓣的聲納圖像為可直接區分出目標和旁瓣的圖像；

e、通過訓練好的BP神經網絡對剩余部分帶有目標和旁瓣的聲納圖像進行圖像處理，以將目標從聲納圖像中分割出，所述剩余部分帶有目標和旁瓣的聲納圖像為不可直接區分出目標和旁瓣的圖像。

2.根據權利要求1所述的一種基于神經網絡的多波束水柱目標自動分割方法，其特征在于，在所述步驟d和步驟e之間還包括：

f、判斷BP神經網絡訓練是否完成，當識別正確率超過設定值時，判斷完成；反之，判斷未完成，繼續訓練。

3.根據權利要求1所述的一種基于神經網絡的多波束水柱目標自動分割方法，其特征在于，所述步驟a中的多波束原始回波信號是通過鄰域插值法實現聲納圖的轉化。

4.根據權利要求1所述的一種基于神經網絡的多波束水柱目標自動分割方法，其特征在于，所述步驟b具體包括：將聲納圖中像素值與設定閾值進行比對，將高于設定閾值區域分割出，低于設定閾值的區域濾去。

5.根據權利要求1所述的一種基于神經網絡的多波束水柱目標自動分割方法，其特征在于，所述步驟c具體包括：

g、對分離出的存在目標的可疑區域進行直方圖均衡處理，以壓低背景噪聲的像素值，抬高高亮區的像素值；

h、通過閾值分割法將像素值高于設定值的點和區域分割出；

i、通過區域標記法將分割出的像素值高于設定值的點和區域中的高亮孤立噪點去除。

6.根據權利要求1所述的一種基于神經網絡的多波束水柱目標自動分割方法，其特征在于，所述步驟d具體包括：

j、提取部分帶有目標和旁瓣的聲納圖像中的特征量，所述特征量包括：部分聲納圖像中每幅中各個子區域的長軸與短軸的比值、部分聲納圖像中每幅中各個子區域的中心到每幅圖像中心的橫縱坐標差值和部分聲納圖像中每幅中各個子區域的Hu矩的前二階矩；所述BP神經網絡的設置參數包括：選取層數目3、輸入層數目為5、輸出層數目2、中間層數目8；

k、將提取出的各個子區域的特征量作為訓練樣本送入BP神經網絡進行訓練。