侧扫声纳图像

侧扫声纳图像

【水域救援】什么是侧扫声呐,如何看懂声纳图像_哔哩哔哩_bilibili

之前看到侧扫声纳的图像,实在是不太直观,我不明白为啥中间是黑的,大概原理是声音在传播的时候是需要时间的,中间那个部分相当于是t为0的时刻,后面黄色的部分表示的是后面的时刻所接收到的声音信号的强度。

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1) 横向距离(最常见)

  • 图像左右方向的刻度通常表示从声纳到海底回波点的距离,单位多是 m
  • 你会看到类似:0、10、20… 或者左/右各到 50 m / 100 m 的“量程(Range)”。
  • 这类距离可能有两种含义:
    • 斜距(Slant Range):从换能器到目标的“直线距离”(未做几何校正)。
    • 平距/地距(Ground Range / Across-track):把斜距按航高换算成海底的水平距离(做过斜距校正后更常用)。

2) 纵向里程/时间(沿航向)

  • 图像上下方向常是:
    • 时间(例如 12:01:30、12:01:40…),或
    • 航程/里程(Along-track distance / ping number),或
    • 行号/航段编号(Line ID)。
  • 这取决于软件是否把“每个 ping/条带”按时间顺序堆叠显示。

3) 像素强度值(灰度/回波强度)

  • 当你把鼠标移到图上时,状态栏可能显示一个数值,比如 Intensity、Amplitude、Backscatter
  • 这表示该像素的回波强弱(海底反射强度),常见形式:
    • 0–255(8-bit 灰度)
    • 0–65535(16-bit)
    • dB(对数尺度,便于对比)
  • 一般规律:越亮=回波越强,越暗=回波越弱(但会受增益/TVG/归一化影响,不能直接当“材质绝对值”)。

然后将这个图像这样一折叠就非常形象了。

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变成有曲折的图像

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变成有深度信息的图像 ,这样就非常直观了。

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【EI复现】基于主从博弈的新型城镇配电系统产消者竞价策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于主从博弈理论的新型城镇配电系统中产消者竞价策略的研究,结合IEEE33节点系统,利用Matlab进行仿真代码实现。该研究聚焦于电力市场环境下产消者(既生产又消费电能的主体)之间的博弈行为建模,通过构建主从博弈模型优化竞价策略,提升配电系统运行效率与经济性。文中详细阐述了模型构建思路、优化算法设计及Matlab代码实现过程,旨在复现高水平期刊(EI收录)研究成果,适用于电力系统优化、能源互联网及需求响应等领域。; 适合人群:具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化工作的工程技术人员;尤其适合致力于电力市场博弈、分布式能源调度等方向的研究者。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力系统产消者竞价中的建模方法;② 学习Matlab在电力系统优化仿真中的实际应用技巧;③ 复现EI级别论文成果,支撑学术研究或项目开发;④ 深入理解配电系统中分布式能源参与市场交易的决策机制。; 阅读建议:建议读者结合IEEE33节点标准系统数据,逐步调试Matlab代码,理解博弈模型的变量设置、目标函数构建与求解流程;同时可扩展研究不同市场机制或引入不确定性因素以增强模型实用性。
### 声呐图像处理技术及算法 #### 改进的模糊聚类算法实现声呐图像分割 为了提高声呐图像的质量并进行有效的目标检测和识别,改进的模糊聚类算法(Fuzzy C-Means, FCM)是一种常用的方法。这种方法能够将声呐图像划分为多个具有相似特性的区域[^1]。具体而言,FCM通过对像素点隶属度的计算,在多次迭代过程中逐步优化聚类中心位置,从而达到最佳分割效果。 在实际应用中,通常会对原始声呐图像进行预处理操作,例如中值滤波去噪以及对数变换增强等步骤,这些措施有助于减少噪声干扰并对感兴趣的目标特征加以突出显示[^2]。以下是基于 MATLAB 的一段简单代码示例: ```matlab % 加载输入图像 I = imread('sonar_image.png'); I_gray = rgb2gray(I); % 中值滤波去噪 filtered_I = medfilt2(I_gray,[3 3]); % 对数变换增强对比度 enhanced_I = log(1 + double(filtered_I)); enhanced_I = mat2gray(enhanced_I); % 使用 FCM 进行分割 [center, U] = fcm(double(reshaped_enhanced), num_clusters); segmented_result = reshape(max(U,[],1), size(enhanced_I)); figure; subplot(1,2,1); imshow(I_gray); title('Original Gray Image'); subplot(1,2,2); imagesc(segmented_result); colormap(gray); colorbar; title('Segmentation Result'); ``` 上述代码展示了如何加载一张声呐图片,并对其进行一系列预处理后再调用 `fcm` 函数完成最终的图像分割任务。 #### 特征提取与匹配 对于更深层次的应用需求来说,仅依靠传统的阈值法或者单一模式分类可能无法满足复杂场景的要求。此时引入 SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) 或 SURF (Speeded-Up Robust Features) 等局部不变量描述子则显得尤为重要[^3]。这类方法能够在不同尺度下稳定地捕捉到关键点信息,即使面对旋转、缩放变化仍能保持良好的鲁棒性能。 另外值得注意的是,由于海洋环境特殊性所决定的因素影响较大,比如海水介质吸收效应造成远近场亮度差异显著等问题也需要特别关注[^4]。针对这些问题可以通过增益补偿机制来进行一定程度上的校准调整;而对于某些特定场合还需要考虑采用多源传感器协同工作的形式获取更加全面的数据支持。 #### 结合其他先进模型提升表现力 近年来随着深度学习理论和技术迅猛发展,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNNs)逐渐成为解决计算机视觉相关难题的新宠儿之一。它可以直接从大量标注样本中学得高层次抽象表达能力而无需手工设计复杂的特征工程环节[^5]。因此将其应用于声呐影像分析当中同样具备广阔前景价值所在之处在于自动化程度高且泛化能力强等方面优势明显优于传统方式。 ---
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