1 |
Image processing techniques for sector scan sonarHendriks, Lukas Anton 12 1900 (has links)
Thesis (MScEng (Electrical and Electronic Engineering))--University of Stellenbosch, 2009. / ENGLISH ABSTRACT: Sonars are used extensively for underwater sensing and recent advances
in forward-looking imaging sonar have made this type of sonar an appropriate
choice for use on Autonomous Underwater Vehicles. The images
received from these sonar do however, tend to be noisy and when used
in shallow water contain strong bottom reflections that obscure returns
from actual targets.
The focus of this work was the investigation and development of post-processing
techniques to enable the successful use of the sonar images for automated navigation.
The use of standard image processing techniques for noise reduction
and background estimation, were evaluated on sonar images with varying
amounts of noise, as well as on a set of images taken from an AUV in
a harbour.
The use of multiple background removal and noise reduction techniques
on a single image was also investigated. To this end a performance
measure was developed, based on the dynamic range found in
the image and the uniformity of returned targets. This provided a means
to quantitatively compare sets of post-processing techniques and identify
the “optimal” processing.
The resultant images showed great improvement in the visibility of
target areas and the proposed techniques can significantly improve the
chances of correct target extraction. / AFRIKAANSE OPSOMMING: Sonars word algemeen gebruik as onderwater sensors. Onlangse ontwikkelings
in vooruit-kykende sonars, maak hierdie tipe sonar ’n goeie
keuse vir die gebruik op ’n Outomatiese Onderwater Voertuig. Die beelde
wat ontvang word vanaf hierdie sonar neig om egter raserig te wees, en
wanneer dit in vlak water gebruik word toon dit sterk bodemrefleksies,
wat die weerkaatsings van regte teikens verduister.
Die fokus van die werk was die ondersoek en ontwikkeling van naverwerkings
tegnieke, wat die sonar beelde bruikbaar maak vir outomatiese navigasie.
Die gebruik van standaard beeldverwerkingstegnieke vir ruis-onderdrukking
en agtergrond beraming, is geëvalueer aan die hand van sonar
beelde met verskillende hoeveelhede ruis, asook aan die hand van ’n stel
beelde wat in ’n hawe geneem is.
Verdere ondersoek is ingestel na die gebruik van meer as een agtergrond
beramings en ruis onderdrukking tegniek op ’n enkele beeld. Hierdie
het gelei tot die ontwikkeling van ’n maatstaf vir werkverrigting
van toegepaste tegnieke. Hierdie maatstaf gee ’n kwantitatiewe waardering
van die verbetering op die oorspronklike beeld, en is gebaseer op die
verbetering in dinamiese bereik in die beeld en die uniformiteit van die
teiken se weerkaatsing. Hierdie maatstaf is gebruik vir die vergelyking
van verskeie tegnieke, en identifisering van die “optimale” verwerking.
Die verwerkte beelde het ’n groot verbetering getoon in die sigbaarheid
van teikens, en die voorgestelde tegnieke kan ’n betekenisvolle bedrae lewer tot die suksesvolle identifisering van obstruksies.
|
2 |
Neural Network Classification Approach to Clutter Removal for UTM-Enabling Low-Altitude Radar SurveillanceEmshoff, Brandon Lane January 2021 (has links)
No description available.
|
Page generated in 0.0968 seconds