基于DEIM模型的声纳图像目标检测系统设计与实现
基于DEIM模型的声纳图像目标检测系统设计与实现
摘要
声纳图像目标检测是海洋勘探、水下救援和军事防御等领域的关键技术。由于声纳图像具有低分辨率、低对比度、强斑点噪声和特征模糊等特点，传统目标检测方法在此类图像上的应用效果有限。本文基于DEIM（Dual-stream Enhanced Information Mining）模型算法，设计并实现了一个针对声纳图像的目标检测系统。该系统通过双流网络结构分别处理图像的全局上下文信息和局部细节特征，结合多尺度特征融合和注意力机制，有效提升了在复杂水下环境中目标检测的准确性和鲁棒性。本文详细阐述了DEIM模型的架构设计、关键模块实现原理，并在公开声纳图像数据集上进行了实验验证。结果表明，本系统在保持较高检测速度的同时，相比传统方法在检测精度上有显著提升。
关键词：声纳图像；目标检测；DEIM模型；双流网络；深度学习；计算机视觉
1. 引言
1.1 研究背景与意义
随着海洋资源开发和利用的不断深入，声纳技术作为水下探测的主要手段，其应用范围日益广泛。声纳系统通过发射声波并接收其回波来生成水下环境的图像，为水下目标检测、识别和定位提供了重要数据支持。与光学图像相比，声纳图像具有其独特的特性：首先，由于声波在水中传播时存在的衰减、散射和多径效应，声纳图像通常分辨率较低，细节信息有限；其次，声纳图像普遍存在严重的相干斑噪声，这种乘性噪声会显著降低图像质量；再者，水下环境复杂多变，目标与背景之间的对比度往往较低，且目标形态容易发生畸变。