基于浮泥流变特性与灰度共生矩阵的航道底质层界智能识别方法技术

本发明专利技术公开一种基于浮泥流变特性与灰度共生矩阵的航道底质层界智能识别方法，该方法利用灰度共生矩阵实现粗提取，并结合浮泥流变特性分析层界之间相关性从而识别不同底质层界，提取到层界线。该层界识别方法结合浮泥流变特性与灰度共生矩阵算法，可以准确描述底质分布情况，快速自动识别层界线，智能化提取航道底质层界。

Intelligent identification method of channel bottom sediment boundary based on rheological characteristics of floating mud and gray level co-occurrence matrix

【技术实现步骤摘要】
基于浮泥流变特性与灰度共生矩阵的航道底质层界智能识别方法
本专利技术属于海洋测绘领域，具体涉及基于浮泥流变特性与灰度共生矩阵的航道底质层界智能识别方法。
技术介绍
海底底质层界是海洋工程建设、海洋资源勘探以及海洋科学研究等领域的重要研究内容，准确快速分类底质层界是海洋测绘调查的前提，对海洋强国战略实施有着积极的推动作用。浅地层剖面仪(Sub-bottomProfilerSystem，SBP)利用水声学原理探测浅地层剖面结构，因其效率高、成本低、地层分辨能力极强等优点常常用于海底底质层界剖面数据探测。如何快速、准确的从浅剖探测数据中识别各层底质层界，是进行海底底质层界分类的关键。目前，浅剖数据底质层界识别分为人工识别提取和通过算法智能提取两种方法。人工识别提取层界线是一个依靠操作人员主观识别层界边缘的过程，主要依赖于操作人员的主观判断，提取结果往往会存在诸多误差。为了实现底质层界的准确、智能提取，许多相关领域学者进行了大量的研究，文献淮海工学院学报公开“利用浅剖探测数据提取航道淤泥层及其程序实现”，其依据声波在各个层界之间的不同反射特征，采用信号分析方法并结合相关钻孔资料实现了淤泥层层本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于浮泥流变特性与灰度共生矩阵的航道底质层界智能识别方法，其特征在于，包括步骤如下：S1数据收集：利用浅地层剖面仪收集数据，生成浅剖图像；S2数据预处理：a：拉依达(3σ)准则检测出数据中某ping含有非极大值，将所有ping序列数据作均值化运算后，均值数据按其标准偏差的三倍确定某一区间，如果均值数据的残余误差超过该区间认为该ping数据含非极大值，需予以剔除；b：在非极大值消除后的浅剖数据基础上，先后采用均值滤波和中值滤波抑制噪声点；S3层界提取：a：灰度共生矩阵算法粗提取层界线，利用灰度共生矩阵计算图像特征矩阵；在层界边缘，由于纹理灰度的突变，因此边缘处的能量特征值大小有着显著特征；统...

【技术特征摘要】
1.基于浮泥流变特性与灰度共生矩阵的航道底质层界智能识别方法，其特征在于，包括步骤如下：S1数据收集：利用浅地层剖面仪收集数据，生成浅剖图像；S2数据预处理：a：拉依达(3σ)准则检测出数据中某ping含有非极大值，将所有ping序列数据作均值化运算后，均值数据按其标准偏差的三倍确定某一区间，如果均值数据的残余误差超过该区间认为该ping数据含非极大值，需予以剔除；b：在非极大值消除后的浅剖数据基础上，先后采用均值滤波和中值滤波抑制噪声点；S3层界提取：a：灰度共生矩阵算法粗提取层界线，利用灰度共生矩阵计算图像特征矩阵；在层界边缘，由于纹理灰度的突变，因此边缘处的能量特征值大小有着显著特征；统计层界边缘的能量特征值，设定阈值范围，获取到层界边缘矢量点；b：联合浮泥流变特性方法连接层界线，针对浮泥的流变，建立起各种流变模型，利用联合流变特性的层界连接方法反复预判、识别层界矢量点连接，并随着ping序列的增加而不断前进，从左及右，从上层至下层界面，提取全部可识别层界线。2.根据权利要求1所述的基于浮泥流变特性与灰度共生矩阵的航道底质层界智能识别方法，其特征在于：S1中采用SES-2000LightPlus型参量阵探测型浅地层剖面仪采集数据，浅地层剖面仪发射脉冲类型为CW、Richer，脉冲频率50/s，工作水深为0.5m-400m，最深穿透能力40m，浅剖图像横轴为ping数，纵轴为深度。3.根据权利要求1所述的基于浮泥流变特性与灰度共生矩阵的航道底质层界智能识别方法，其特征在于：S2中ping数据剔除方法是求取其均值代替含有非极大值的ping数据，并进行迭代检测与剔除，直...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋廷臣，孟皓凡，王晓，杨志翔，张俊杰，杨毅，王秀萍，
申请(专利权)人：江苏海洋大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32