基于侧扫声纳图像的水下目标自动识别机器视觉元算法
计算机视觉与模式识别
2019-09-18 v1 机器学习
图像与视频处理
摘要
本文详述了一种在水下考古与幽灵渔具打捞等应用案例中，对实时侧扫声纳数据流图像进行水下目标识别与检测的新方法。我们首先由侧扫数据合成图像，施加几何与辐射校正，随后使用二维特征检测算法识别声纳图像中角点、边缘等描述性视觉微特征的点云。接着对特征点云施加聚类算法，将特征集合分组为感兴趣区域，剔除误检，从而生成带地理参考的目标清单。
引用
@article{arxiv.1909.07763,
title = {A machine vision meta-algorithm for automated recognition of underwater objects using sidescan sonar imagery},
author = {Guillaume Labbe-Morissette and Sylvain Gauthier},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.07763},
year = {2019}
}
备注
13 pages