Page 242 - 应用声学2019年第4期

702 2019 年 7 月

(a) ε=0.6418 (b) ε=0.6931 (c) ε=0.7359

(d) ε=0.8275 (e) ε=0.9166 (f) ε=1.0753
图 7 圆台目标
Fig. 7 Cone target
通过分析图 5∼7，可以看出不同的目标阴影形 曲线拟合过程如图8∼9所示。
状不同，圆柱体目标阴影形状为四边形，球体目标与 本节重点研究了超椭圆曲线拟合目标阴影算
圆台目标的阴影形状为椭圆形的一部分。对于圆柱 法的全部实现过程，主要从目标阴影提取和超椭圆
体目标而言，初始的超椭圆形状为四边形，经过若干 曲线拟合的两个方面进行介绍。在提取目标阴影过
次的迭代优化，均尺寸、位置和形状上不断接近阴影 程中，经过图像分割、去噪处理和边界提取一系列
形状，当方形程度参数为 1.6776 时，实现最优拟合， 操作后，获得描述目标阴影边界形状的坐标集，为后
此时超椭圆曲线的形状为平行四边形。对于球体目 续的曲线拟合提供了数据基础。在超椭圆曲线拟合
标，初始的超椭圆形状为四边形的一部分，当方形程 过程中，分别分析了圆柱体、球体和圆台三类目标
度参数等于 1.0716 时，拟合误差最小，此时对应的 拟合结果，其结果依赖于阴影边界提取精度，获取的
形状为椭圆一部分。对于圆台目标，初始的超椭圆 边界坐标集越接近于实际情况，拟合的准确度越高，

形状为椭圆的一部分，当方形程度参数为 1.0752时， 识别效果越好。最后，对实际的水下小目标图像进
拟合效果最好，此时目标阴影形状为椭圆形一部分。 行上述两个步骤处理，借此验证了超椭圆曲线拟合
对于实际的水下小目标，其边界提取和超椭圆 算法有效。

(a) Ԕݽڏϸ (b) ᫻ॖӝ۫ (c) ᣸ႍଢԩ
图 8 提取实际水下小目标的阴影边界
Fig. 8 Extracting shadow boundary of actual underwater small target