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基于不变矩的高分辨成像声纳图像识别的中期报告
一、研究背景
在海洋环境中，声波穿透不同介质产生了声纳回波。然而，由于海水的吸收和散射作用、海底地形复杂、海洋噪声的干扰等因素的影响，声纳回波图像的质量通常很差，使得目标物体难以分辨。因此，开发高分辨成像声纳图像识别算法已经成为海洋勘探的一个热点问题。
二、研究内容
本文提出了一种基于不变矩的高分辨成像声纳图像识别算法。该算法将声纳图像中的每个目标物体转换成不变矩形描述符，采用支持向量机分类器进行识别。该算法主要包含以下几步：
1.采集声纳回波数据，并对数据进行预处理（包括滤波、降噪等）。
2.对于每个声纳回波图像中的目标物体，采用轮廓提取方法进行提取。
3.对每个目标物体，计算其不变矩形描述符，用于表示该目标物体形状和位置等特征。
4.建立支持向量机分类器，将已知目标物体的不变矩形描述符用于训练，得到分类器。
5.对新的声纳回波图像进行识别。对于每个目标物体，采用同样的方法计算其不变矩形描述符，并使用支持向量机分类器进行分类。
三、预期成果
本文所提出的基于不变矩的高分辨成像声纳图像识别算法可以在一定程度上提高声纳图像的分辨率，使得目标物体能够被更好地分辨和识别。预计该算法可以在海洋勘探、水下机器人探索等领域得到广泛应用。