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分类号：UDC：工学博士学位论文密级：————编号：————高分辨率成像声纳图像识别技术研究博士研究生：刘晨晨指导教师：桑恩方教授学位级别：工学博士学科、专业：信号与信息处理所在单位：水声工程学院论文提交日期：2006年8月论文答辩日期：2006年8月学位授予单位...
UDCjj937n41搿缎：——一一工学蹲士学位论文高分辨率多波束成像声呐关键技术研究博i研究生指导教师学位级别学科、专选所在单位沦文提交日期逢艾答辩日鞣学位授予单位：张小平：桑恩疗教授：工学博士：信譬写信息处理：水声工程学院｝2005荦9弱28强；2005筇10月28｛。
北京机械工业学院硕士学位论文声纳探测成像及图像处理方法研究姓名：曾新海申请学位级别：硕士专业：机械电子工程指导教师：黄民20080101摘要随着声纳技术的发展和图像声纳的出现，基于声纳图像处理的目标识别技术得到了各国学者的关注和重视。
论文的主要目是基于高分辨三维成像声纳对水下目标位姿进行提取的算法的理论与研究，对基于二维FFT技术的三维声成像声纳快速波束形成技术进行了研究，为三维成像算法在现有FPGA上的有效实现提供了有力的技术支持，研究三维声纳图像
本论文研究围绕浙江大学985二期建设项目“水下自主航行器平台浅水低频孔径声纳系统”进行,以在浅水低频条件下获取高质量的水底高分辨力成像为主要研究目标。.研究内容包括信号处理算法与SAS系统实现两部分,其中浅水低频SAS信号处理算法研究是本论文...
三维成像声呐与多波束相比，具有更高的分辨率，可生成水下地形、结构和目标的高分辨率图像，从而可以提供更多细节描述。三维成像声呐（BV5000）系统已经取得了类似于地面三维激光扫描的功能，可以进行全方位的扫描，不受水下能见度的影响，且能够获得高分辨率的点云图像。
2013机械扫描成像声呐滑窗提取角点目的–提出一种使用滑动窗术,在人造结构化水下环境中提取角点特征以进行地图构建的方法。设计/方法–滑动窗术用于提取角点特征，而机械扫描成像声纳（MSIS）用于扫描环境以构建地图。
你看这个侧扫声呐图像，显示的是稍微有些起伏的沙地，而这个前视声呐图像显示的是两根柱子。讲完图像之后，我们再来讲讲题该怎么做办赛老师甩了我们一篇论文[1]，里面有一句话引起了我的注意“至今，没有专门为声呐图像设计的目标检测技术”。
本篇文章利用加法神经网络（AdderNets）对单图像的超分辨率问题进行了研究。.与卷积神经网络相比，加法神经网络利用加法来计算输出特征，从而避免了传统乘法的大量能量消耗。.但由于计算模式的不同，很难将现有的加法神经网络在大规模图像分类上的成功...
声呐实时成像怎么就那么难，主要存在什么技术难题？.现在的声呐只能通过拖曳扫描成像，甚至浅水区域还不能成像，为什么不能象普通的光学摄像头那样实时成像，主要存在什么技术难题？.是硬件不行还是软件，或者是算法….非技术人员斗胆来…
分类号：UDC：工学博士学位论文密级：————编号：————高分辨率成像声纳图像识别技术研究博士研究生：刘晨晨指导教师：桑恩方教授学位级别：工学博士学科、专业：信号与信息处理所在单位：水声工程学院论文提交日期：2006年8月论文答辩日期：2006年8月学位授予单位...
UDCjj937n41搿缎：——一一工学蹲士学位论文高分辨率多波束成像声呐关键技术研究博i研究生指导教师学位级别学科、专选所在单位沦文提交日期逢艾答辩日鞣学位授予单位：张小平：桑恩疗教授：工学博士：信譬写信息处理：水声工程学院｝2005荦9弱28强；2005筇10月28｛。
北京机械工业学院硕士学位论文声纳探测成像及图像处理方法研究姓名：曾新海申请学位级别：硕士专业：机械电子工程指导教师：黄民20080101摘要随着声纳技术的发展和图像声纳的出现，基于声纳图像处理的目标识别技术得到了各国学者的关注和重视。
论文的主要目是基于高分辨三维成像声纳对水下目标位姿进行提取的算法的理论与研究，对基于二维FFT技术的三维声成像声纳快速波束形成技术进行了研究，为三维成像算法在现有FPGA上的有效实现提供了有力的技术支持，研究三维声纳图像
本论文研究围绕浙江大学985二期建设项目“水下自主航行器平台浅水低频孔径声纳系统”进行,以在浅水低频条件下获取高质量的水底高分辨力成像为主要研究目标。.研究内容包括信号处理算法与SAS系统实现两部分,其中浅水低频SAS信号处理算法研究是本论文...
三维成像声呐与多波束相比，具有更高的分辨率，可生成水下地形、结构和目标的高分辨率图像，从而可以提供更多细节描述。三维成像声呐（BV5000）系统已经取得了类似于地面三维激光扫描的功能，可以进行全方位的扫描，不受水下能见度的影响，且能够获得高分辨率的点云图像。
2013机械扫描成像声呐滑窗提取角点目的–提出一种使用滑动窗术,在人造结构化水下环境中提取角点特征以进行地图构建的方法。设计/方法–滑动窗术用于提取角点特征，而机械扫描成像声纳（MSIS）用于扫描环境以构建地图。
你看这个侧扫声呐图像，显示的是稍微有些起伏的沙地，而这个前视声呐图像显示的是两根柱子。讲完图像之后，我们再来讲讲题该怎么做办赛老师甩了我们一篇论文[1]，里面有一句话引起了我的注意“至今，没有专门为声呐图像设计的目标检测技术”。
本篇文章利用加法神经网络（AdderNets）对单图像的超分辨率问题进行了研究。.与卷积神经网络相比，加法神经网络利用加法来计算输出特征，从而避免了传统乘法的大量能量消耗。.但由于计算模式的不同，很难将现有的加法神经网络在大规模图像分类上的成功...
声呐实时成像怎么就那么难，主要存在什么技术难题？.现在的声呐只能通过拖曳扫描成像，甚至浅水区域还不能成像，为什么不能象普通的光学摄像头那样实时成像，主要存在什么技术难题？.是硬件不行还是软件，或者是算法….非技术人员斗胆来…
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