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《哈尔滨工程大学》 2019年
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基于海底声学图像的底质分类软件设计与实现

钟绍源  
【摘要】:伴随海洋信息技术的发展,海洋资源的探测与开发越来越被人们所重视。人们逐步放弃费时费力的传统人工取样方式,开始利用海底沉积物的声学特征选用更高效的声学遥感探测技术手段实现海底底质的自动分类。通过声学探测设备可以获取大量的海底反向散射强度数据,在此基础上生成的海底声学图像可以为底质分类提供有效可靠的数据来源,因此开发具有自动划分底质类型功能的数据后处理软件就具有了重要的意义。本文围绕基于海底声学图像的特征提取与分类识别方法展开研究,结合模式识别流程和软件工程技术开发出一款底质分类与可视化软件。首先,结合基于声学的海底底质分类概念对多波束测深系统和侧扫声呐两种声学探测设备的成像原理进行阐述;其次,根据多种基于海底声学图像的多种特征提取与分类识别方法,重点研究了基于灰度统计和灰度共生矩阵的特征提取方法以及基于BP神经网络算法的分类方法;然后,在Visual Studio 2013环境下,结合OpenGL和MFC等开发工具完成了基于海底声学图像的底质分类软件设计与实现,包括多文档视图应用程序的软件结构、数据获取模块、特征提取模块、分类识别模块、三维可视化模块;最后,通过对各个模块功能进行测试,验证了软件可以完成海底地形地貌数据读取、基于灰度统计和灰度共生矩阵方法的特征提取与主成分分析、基于BP神经网络算法的海底底质分类、三维海底地形地貌联合显示、底质分类效果显示等多个功能。经过多种实验数据的处理与结果分析,测试本套基于海底声学图像的底质分类软件在软件功能和算法效果上都可以达到软件设计的预期要求,并且能够可靠稳定的完成海底底质的自动分类与三维显示任务。
【学位授予单位】:哈尔滨工程大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:P733.2;TP391.41

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