【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于海洋工程中声学目标自动识别领域，具体说是一种侧扫声呐目标样本图像生成方法。
技术介绍
1、在水下目标搜探与测绘任务中，侧扫声呐以其成像分辨率高、成像覆盖完整、便于部署、价格低廉等优点，得到了广泛的应用。侧扫声呐通过安装在载体左右两侧，发射声波与接收声波实现海底声学图像生成。
2、基于深度学习的目标识别方法越来越多的应用在水下自动目标搜探任务中，然而，深度学习方法为数据驱动的，需要采集足够多的目标样本数据，声呐数据的获取时间与金钱成本高昂，限制了深度学习方法在基于侧扫声呐的水下目标识别中的应用。
技术实现思路
1、本专利技术提出一种侧扫声呐目标样本图像生成方法，包括目标图像的样本生成方法、背景融合方法、阴影生成方法、滤波加噪声，以克服侧扫声呐样本少、获取难得问题。
2、本专利技术为实现上述目的所采用的技术方案是：一种侧扫声呐目标样本图像生成方法，包括以下步骤：
3、1)目标样本图像分割：从真实侧扫声呐图像中分割出目标区域，生成目标掩码图像；<...
【技术保护点】
1.一种侧扫声呐目标样本图像生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种侧扫声呐目标样本图像生成方法，其特征在于，所述步骤1)中的目标样本图像分割采用人工框选方式实现，具体为：
3.根据权利要求1所述的一种侧扫声呐目标样本图像生成方法，其特征在于，所述步骤2)中的形态学变换，具体为：
4.根据权利要求1所述的一种侧扫声呐目标样本图像生成方法，其特征在于，所述步骤3)中的亮度归一化，具体为：
5.根据权利要求1所述的一种侧扫声呐目标样本图像生成方法，其特征在于，所述步骤4)中的泊松融合法，具体为：p>
6.根据权...
【技术特征摘要】
1.一种侧扫声呐目标样本图像生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种侧扫声呐目标样本图像生成方法，其特征在于，所述步骤1)中的目标样本图像分割采用人工框选方式实现，具体为：
3.根据权利要求1所述的一种侧扫声呐目标样本图像生成方法，其特征在于，所述步骤2)中的形态学变换，具体为：
4.根据权利要求1所述的一种侧扫声呐目标样本图像生成方法，其特征在于，所述步骤3)中的亮度归一化，具体为：...
【专利技术属性】
技术研发人员：岳成海，尹忠勋，徐春晖，
申请(专利权)人：中国科学院沈阳自动化研究所，
类型：发明
国别省市：
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