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基于归一化随机共振的水下微弱目标检测方法
基于归一化随机共振的水下微弱目标检测方法
摘要:水下微弱目标检测在水下探测和监控中具有重要意义。然而，受到水下环境复杂性和目标微弱性的挑战，传统的水下目标检测方法往往效果不佳。本文提出了一种基于归一化随机共振的水下微弱目标检测方法。该方法通过利用共振现象增强目标信号，并通过归一化消除背景噪音，从而提高水下微弱目标的检测效果。实验结果表明，该方法在水下微弱目标检测方面取得了显著的性能优势。
1.引言
水下微弱目标检测在水下探测和监控中具有广泛应用。然而，由于水下环境的复杂性，以及目标信号在水下传播过程中受到各种干扰的影响，使得水下微弱目标的检测成为一项具有挑战性的任务。尽管已有多种水下目标检测方法被提出，但是仍然存在很大的改进空间。
2.相关工作
在水下目标检测领域，已有许多相关工作被提出。其中一种常用的方法是基于背景建模的检测方法。该方法通过建立背景图像模型，并与输入图像进行比较，从而检测出目标。然而，该方法对于复杂背景和目标微弱的情况下效果较差。另一种方法是基于图像增强的方法。该方法通过对输入图像进行增强处理，以提高目标的可见性。然而，该方法在处理复杂噪音情况下效果不佳。因此，需要一种新的方法来解决水下微弱目标检测的问题。
3.方法介绍
本文提出了一种基于归一化随机共振的水下微弱目标检测方法。该方法主要包括共振增强和归一化两个步骤。
3.1共振增强
共振是指当一个物体受到外部激励时，其振动幅度达到最大的状态。在水下目标检测中，利用共振现象可以增强目标信号。具体来说，通过选择合适的激励信号，并将其与输入图像进行卷积操作，可以增加目标信号的幅度。通过共振增强，可以使微弱目标在图像中更加明显。
3.2归一化
归一化是指将信号的幅度范围缩放到0到1之间的过程。对于水下微弱目标检测，由于背景噪音的存在，目标信号往往被掩盖。因此，通过归一化可以将目标信号从背景噪音中分离出来。具体来说，可以通过计算图像局部区域的平均值和方差，并利用归一化公式对图像进行归一化处理。通过归一化，可以使得微弱目标在图像中更加突出。
4.实验结果
为了验证所提出方法的有效性，进行了一系列实验。实验使用了包含微弱目标的水下图像数据集，并与传统方法进行了对比实验。实验结果表明，所提出方法在水下微弱目标检测方面取得了显著的性能优势。与传统方法相比，该方法在目标的检测率和误检率方面都取得了明显改善。
5.结论
本文提出了一种基于归一化随机共振的水下微弱目标检测方法。该方法通过共振增强和归一化两个步骤，提高了水下微弱目标的检测效果。实验结果表明，所提出方法在水下微弱目标检测方面取得了显著的性能优势。然而，仍然存在一些改进空间，如对于复杂背景和目标微弱的情况下的进一步优化。因此，未来的工作可以进一步改进该方法，以提高水下微弱目标的检测能力。
参考文献：
[1]X.Zhang,J.Wang,H.Yu,etal.UnderwaterImageEnhancementUsingaLocalandGlobalContrastStretchingHistogramEqualizationAlgorithm.JournalofSensors,vol.2017,ArticleID2696975,2017.
[2]Q.LiandW.Xiao,S.Wang,etal.AnalyzingRandomResonanceSpectrumforUnderwaterWeakTargetDetection.RecentAdvancesinCommunicationsandNetworkingTechnology,2018.
关键词：水下微弱目标检测，归一化，共振增强。