项目名称: 高分辨率相控阵三维声纳图像实时获取方法研究

项目编号: No.61303139

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2014

项目学科: 自动化技术、计算机技术

项目作者: 陈朋

作者单位: 浙江工业大学

项目金额: 23万元

中文摘要: 高分辨率相控阵三维成像声纳是海洋领域的一个新兴技术,该技术在海上工程实施、海港墙壁检查、海底管道检查和蛙人探测等方面具有广泛的应用前景。目前高分辨率相控阵三维声纳图像实时获取方法面临复杂的前端处理通道及高数据通信带宽这两个难题,同时由于复杂前端处理通道导致系统功耗偏大及成像算法计算量巨大问题。本项目对相控阵接收换能器平面阵的稀疏优化及三维声纳图像无损压缩算法进行研究,以优化复杂的前端处理通道,减少系统功耗,降低三维声纳图像数据传输带宽。最后,将三维声纳图像压缩算法移植到FPGA上,为该算法在相控阵三维成像声纳系统中的实际应用奠定基础。本项目有望在相控阵接收换能器平面阵的稀疏优化和三维声纳图像无损压缩算法方面获得重要的学术成果,对提升我国在三维成像声纳系统领域的研究水平有积极的作用。

中文关键词: 声纳;图像处理;稀疏阵;波束形成;阵列信号处理

英文摘要: The phased array three-dimensional (3-D)sonar imaging,which has broad application prospects in offshore engineering, harbor walls checks, submarine pipeline inspection and divers detection,is an emerging technology in the field of marine. Critical issues in the development of phased array 3-D sonar images real-time acquisition method are the complex front-end channels and high data communication bandwidth, at the same time due to the complex front-end processing channel, the system power consumption is large and computation load is huge. The project make study of phased array sparse array optimization and 3-D sonar image lossless compression algorithm, in order to optimize the complex front-end processing channels, reduce system power consumption, reduce the 3-D sonar image data transmission bandwidth. Finally, the loseless image compression algorithm will be implemented on FPGA, which would lay the foundations for the practical applications of the algorithm in the phased array 3-D imaging sonar system. The project is expected to achieve some important academic results in the sparse array and the loseless image compression algorithm for phased array 3-D imaging sonar systems, and it will also raise our country's research level in the field of 3-D imaging sonar system.

英文关键词: sonar;image processing;sparse array;beamforming;array signal processing

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

专知会员服务
18+阅读 · 2021年10月9日
专知会员服务
83+阅读 · 2021年8月8日
专知会员服务
31+阅读 · 2021年7月26日
专知会员服务
62+阅读 · 2021年5月3日
专知会员服务
114+阅读 · 2021年4月29日
专知会员服务
64+阅读 · 2021年3月23日
专知会员服务
32+阅读 · 2021年2月7日
小目标检测技术研究综述
专知会员服务
113+阅读 · 2020年12月7日
专知会员服务
101+阅读 · 2020年11月27日
面向自动驾驶的边缘计算技术研究综述
专知
4+阅读 · 2021年5月3日
光学遥感图像目标检测算法综述
专知
7+阅读 · 2021年3月23日
最全综述:基于深度学习的三维重建算法
极市平台
12+阅读 · 2020年3月17日
立体匹配技术简介
计算机视觉life
27+阅读 · 2019年4月22日
深度学习之图像超分辨重建技术
机器学习研究会
12+阅读 · 2018年3月24日
红外弱小目标处理研究获进展
中科院之声
16+阅读 · 2017年11月19日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
Table Enrichment System for Machine Learning
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月18日
Arxiv
10+阅读 · 2021年11月10日
Arxiv
25+阅读 · 2018年8月19日
小贴士
相关VIP内容
专知会员服务
18+阅读 · 2021年10月9日
专知会员服务
83+阅读 · 2021年8月8日
专知会员服务
31+阅读 · 2021年7月26日
专知会员服务
62+阅读 · 2021年5月3日
专知会员服务
114+阅读 · 2021年4月29日
专知会员服务
64+阅读 · 2021年3月23日
专知会员服务
32+阅读 · 2021年2月7日
小目标检测技术研究综述
专知会员服务
113+阅读 · 2020年12月7日
专知会员服务
101+阅读 · 2020年11月27日
相关资讯
面向自动驾驶的边缘计算技术研究综述
专知
4+阅读 · 2021年5月3日
光学遥感图像目标检测算法综述
专知
7+阅读 · 2021年3月23日
最全综述:基于深度学习的三维重建算法
极市平台
12+阅读 · 2020年3月17日
立体匹配技术简介
计算机视觉life
27+阅读 · 2019年4月22日
深度学习之图像超分辨重建技术
机器学习研究会
12+阅读 · 2018年3月24日
红外弱小目标处理研究获进展
中科院之声
16+阅读 · 2017年11月19日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员