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多波束与侧扫声呐图像区块信息融合方法研究
  • ISSN号:1671-8860
  • 期刊名称:《武汉大学学报:信息科学版》
  • 时间:0
  • 分类:P228.4[天文地球—大地测量学与测量工程;天文地球—测绘科学与技术] P223.7[天文地球—大地测量学与测量工程;天文地球—测绘科学与技术]
  • 作者机构:[1]武汉大学测绘学院,武汉市珞喻路129号,430079, [2]广州海洋地质调查局,广州市广海路188号,510075
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(40976061,41176068)
中文摘要:

针对多波束声呐图像和侧扫声呐图像在位置和分辨率上的互补性及实践中对高质量海床地貌图像的需求,提出了基于两套声呐图像信息融合获取高质量海床地貌图像的思想和方法,研究了SURF匹配算法,提出了ISURF改进算法;基于独立和联合评价参数,对4种图像融合算法进行了深入研究,给出了适合声呐图像融合的最优算法及完整的两套图像融合过程,并用试验进行了验证。

英文摘要:

For compensating the shortcoming of multibeam sonar image in resolution and that of side scan sonar image in position, and meeting with the requirement of acquiring highquality seabed relief image in practice, a new method, by merging MBS image and SSS image and forming high-quality seabed relief image, is presented. Firstly, speeded-up robust feature (SURF) algorithm is studied deeply and an improved algorithm ISURF is given out. The ISURF algorithm obviously improves the matching accuracy and decreases the matching time of MBS image and SSS image relative to SURF algorithm. Then, four image-fusion algorithms are studied. By comparing and analyzing in virtue of independent evaluation parameters and associated evaluation parameters, the optimum image fusion method, which is Laplace Pyramid method or wavelet transform method, is given out for fulfilling the fusion of MBS image and SSS image. Based on above researches, a complete fusion procedure of MBS image and SSS image is presented and used for forming a high-quality seabed relief image. These methods depicted in this paper have been proved by experiments.

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期刊信息
  • 《武汉大学学报:信息科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:武汉大学
  • 主编:刘经南
  • 地址:湖北武汉珞珈山
  • 邮编:430072
  • 邮箱:whuxxb@vip.163
  • 电话:027-68778045
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-8860
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1676/TN
  • 邮发代号:38-317
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊,全国优秀高校自然科学学报一等奖,湖北省优秀期刊称号
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰地学数据库,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
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