【摘要】：在水下探測(cè)應(yīng)用中,二維前視成像聲納是獲取場(chǎng)景視覺信息的重要工具。然而由于前視聲納圖像視野有限,不能完整地反映場(chǎng)景信息,而處理單幀圖像中的部分目標(biāo)信息顯然是不方便的,于是需要利用圖像拼接技術(shù),將數(shù)張不同時(shí)間、不同視角或者不同傳感器獲得的部分重疊圖像,綜合成一幅全視角無(wú)縫高分辨率圖像。本文以前視聲納圖像序列作為研究對(duì)象,將單幀有限視角的聲納圖像綜合為一幅全景圖像,充分反映水下視覺信息,為水下圖像拼接提供技術(shù)手段。論文以圖像拼接過(guò)程涉及的圖像配準(zhǔn)、全局比對(duì)和圖像融合步驟為研究重點(diǎn),并組織成完整的前視聲納圖像拼接算法,主要研究成果包括以下:1.提出基于局部區(qū)域相位相關(guān)的鄰近幀前視聲納圖像配準(zhǔn)算法。前視聲納圖像滿足剛性變換關(guān)系,包括一個(gè)旋轉(zhuǎn)角度和兩個(gè)平移量。前視聲納圖像特征不顯著,常用的基于特征的配準(zhǔn)算法不能滿足序列圖像的配準(zhǔn)需求,只能利用圖像區(qū)域內(nèi)所有像素灰度配準(zhǔn)圖像。然而前視聲納圖像成像質(zhì)量較差,例如像素灰度信息不豐富、圖像信噪比較低并且圖像灰度空間分布不均勻等因素,均會(huì)影響配準(zhǔn)效果。針對(duì)這些問(wèn)題,提出的配準(zhǔn)算法使用前視聲納圖像原始數(shù)據(jù)估計(jì)旋轉(zhuǎn)角度,不需要圖像極坐標(biāo)變換涉及的插值操作,從而克服像素灰度信息不豐富的影響。相位相關(guān)法對(duì)圖像噪聲魯棒性較強(qiáng),可用于低信噪比的前視聲納圖像配準(zhǔn)參數(shù)的計(jì)算。此外,算法通過(guò)選擇配準(zhǔn)區(qū)域抑制聲納圖像灰度分布不均勻?qū)ε錅?zhǔn)結(jié)果的影響。實(shí)驗(yàn)中,使用不同場(chǎng)景的聲納圖像序列對(duì)算法準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性進(jìn)行分析,體現(xiàn)提出算法對(duì)于鄰近幀前視聲納圖像序列配準(zhǔn)的優(yōu)越性,滿足前視聲納圖像序列拼接需求。2.提出了基于位姿圖優(yōu)化的全局比對(duì)算法。首先建立前視聲納圖像序列位姿圖,明確位姿圖中各變量的定義與計(jì)算。為了消除鄰近幀圖像配準(zhǔn)產(chǎn)生的累積誤差,需要利用閉環(huán)圖像配準(zhǔn)建立全局約束。然而,前視聲納圖像灰度不均勻的特點(diǎn)在閉環(huán)條件下對(duì)配準(zhǔn)的影響尤其明顯,鄰近幀圖像配準(zhǔn)算法不能滿足該條件下的圖像配準(zhǔn)。針對(duì)該問(wèn)題,本文算法提取圖像中的特定特征進(jìn)行閉環(huán)幀圖像配準(zhǔn),算法提取圖像中的線狀特征同時(shí)利用這些特征配準(zhǔn)閉環(huán)幀圖像,將配準(zhǔn)結(jié)果作為全局約束加入位姿圖中進(jìn)行優(yōu)化。本文提出的全局比對(duì)方法能夠有效消除圖像垂直運(yùn)動(dòng)方向上近40個(gè)像素的累積誤差,。3.提出了分步式前視聲納圖像融合算法,該算法為像素級(jí)圖像融合,分為初融合和再融合兩部分。由于前視聲納圖像成像的特殊性,其圖像清晰度描述量不同于現(xiàn)有的清晰度描述量。針對(duì)該問(wèn)題,分別提出Gabor能量和局部方向?qū)Ρ榷茸鳛槁暭{圖像清晰度描述量,建立融合規(guī)則。在初融合步驟中,首先利用非下采樣輪廓波將源圖像分解為高頻和低頻成分;然后分別將低頻和高頻成分按照Gabor能量和局部對(duì)比度融合規(guī)則融合,作為融合圖像的低頻和高頻成分;最后將融合的低頻和高頻成分進(jìn)行非下采樣輪廓波反變換,得到初融合圖像。再融合步驟中,首先通過(guò)衡量源圖像和初融合圖像相似性構(gòu)造決策矩陣,以反映源圖像有利區(qū)域;隨后,利用形態(tài)學(xué)后處理平滑決策矩陣邊緣,保證融合圖像連續(xù)性和平穩(wěn)性;最后,按照決策矩陣將源圖像和初融合圖像像素傳遞到最終的融合圖像中。實(shí)驗(yàn)證明提出的融合算法有效地融合前視聲納圖像,產(chǎn)生圖像灰度平穩(wěn)、內(nèi)容清晰的融合結(jié)果,在主觀評(píng)價(jià)和客觀指標(biāo)上均優(yōu)于現(xiàn)有算法。4.完善了前視聲納圖像拼接算法框架,拼接框架需要集合圖像拼接的主要三個(gè)步驟,包括鄰近幀圖像配準(zhǔn)、圖像序列全局比對(duì)和圖像融合算法。前視聲納探測(cè)過(guò)程運(yùn)動(dòng)路徑多樣,拼接算法框架需要滿足各種路徑形式的圖像序列拼接。針對(duì)該問(wèn)題,首先研究最簡(jiǎn)單運(yùn)動(dòng)路徑的聲納圖像序列拼接框架,隨后根據(jù)運(yùn)動(dòng)形式的復(fù)雜化,逐漸完善拼接算法框架。過(guò)程按照僅有旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)的圖像序列拼接、結(jié)合記錄信息的圖像序列拼接和帶有閉合回路的圖像序列拼接展開,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明提出算法能夠適應(yīng)廣泛運(yùn)動(dòng)形式下的前視聲納圖像序列拼接。本文深入研究了前視聲納圖像序列拼接算法主要步驟,提出針對(duì)于前視聲納鄰近幀圖像配準(zhǔn)算法、基于圖優(yōu)化理論的全局比對(duì)算法和前視聲納圖像融合算法,最后將各提出的算法綜合成前視聲納圖像序列拼接框架。實(shí)驗(yàn)中,使用實(shí)測(cè)聲納數(shù)據(jù)驗(yàn)證了相關(guān)技術(shù),結(jié)果表明:本文提出的各項(xiàng)算法具有較高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性,適用于前視聲納圖像序列拼接,具有較高的工程價(jià)值。
【圖文】：

圖像配準(zhǔn)實(shí)例Fig.1.2Anexampleofimageregistration

但是該方法要求聲納圖像視野中包含豐富的特征，建立足夠的特征匹配以計(jì)算圖像之間的單應(yīng)性關(guān)系，如圖1.3(a)。除了點(diǎn)特征，一些還提取斑狀特征用于前視聲納圖像配準(zhǔn)，這些斑狀特征一般是由將超過(guò)某特定門限的像素聚類而產(chǎn)生的點(diǎn)集組成。文獻(xiàn)[63]提取圖像中梯度值較大的像素，使用 K-means 方法聚類提取的像素，同時(shí)剔除較小的點(diǎn)集，將剩下的點(diǎn)集作為斑狀特征如圖 1.3(b)。隨后，用一系列尺寸均勻的柵格劃分斑狀特征，利用每個(gè)柵格內(nèi)像素分布特點(diǎn)結(jié)合 NDT(Normal Distribution Transform, NDT)算法[64]配準(zhǔn)圖像。類似地，文獻(xiàn)[65,66]利用圖像視野中的目標(biāo)和陰影信息，提取灰度值較大并具有垂直方向負(fù)梯度的像素點(diǎn)集，應(yīng)用 GMM(Gaussian Mixture Model, GMM)代替柵格劃分點(diǎn)集，使得算法能適應(yīng)形狀不規(guī)則的點(diǎn)集。最后根據(jù)點(diǎn)集分布模型參數(shù)建立優(yōu)化策略，，尋找圖?
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP391.41;TB56

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 惠敢;;聲納懸架裝置[J];國(guó)外汽車;1988年06期

2 是兆雄;美國(guó)的反潛預(yù)警系統(tǒng)[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);1989年06期

3 孫榮光;姜斌;戴衛(wèi)國(guó);;實(shí)用聲納陣元信號(hào)測(cè)試系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J];電子測(cè)試;2017年23期

4 李雪峰;姜靜;;一種聲納圖像的三維重建方法[J];沈陽(yáng)理工大學(xué)學(xué)報(bào);2018年05期

5 柳義成;韓鴻勝;竇春暉;陳允約;;多波束聲納計(jì)量測(cè)試系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J];海洋測(cè)繪;2019年03期

6 李忠;;我所開展聲納設(shè)備可靠性維修性設(shè)計(jì)的工作情況[J];船舶標(biāo)準(zhǔn)化;1995年03期

7 徐江;趙春梅;曾浩;徐利剛;;水聲目標(biāo)輻射噪聲的建模與仿真技術(shù)研究[J];系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào);2011年08期

8 譚娜;;深水測(cè)量系統(tǒng)[J];國(guó)外油氣勘探;1983年04期

9 楊文生;李安陽(yáng);;新型多功能水聲應(yīng)答器電子系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J];電子制作;2017年19期

10 劉國(guó)枝,關(guān)浩,張殿倫,田坦;用于聲納設(shè)備中的分布式遙控遙測(cè)技術(shù)[J];遙測(cè)遙控;1998年03期

相關(guān)會(huì)議論文 前4條

1 王照霞;;國(guó)外無(wú)人潛航器聲納發(fā)展研究[A];2017中國(guó)西部聲學(xué)學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集[C];2017年

2 李永磊;沈鐵東;;聲納設(shè)備隔振系統(tǒng)研究[A];中國(guó)聲學(xué)學(xué)會(huì)水聲學(xué)分會(huì)2015年學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2015年

3 孫長(zhǎng)瑜;李偉昌;蔣宇倫;潘學(xué)寶;秦英達(dá);姜維;;基于ADSP-21060 SHARC 高速通用聲納信號(hào)處理系統(tǒng)[A];中國(guó)聲學(xué)學(xué)會(huì)1999年青年學(xué)術(shù)會(huì)議[CYCA'99]論文集[C];1999年

4 岳志杰;謝哲;張宏滔;;AUV遠(yuǎn)程控制通信聲納設(shè)計(jì)[A];浙江省信號(hào)處理學(xué)會(huì)2013學(xué)術(shù)年會(huì)論文集——信號(hào)處理在海洋[C];2013年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前4條

1 ;聲納致海豚喪生 美國(guó)海軍遭起訴[N];新華每日電訊;2005年

2 鄭曉春;鯨魚海灘自殺之謎被破解[N];科技日?qǐng)?bào);2003年

3 本報(bào)記者 李果;法航447空難調(diào)查程序還原：曾使用水下聲納設(shè)備探測(cè)[N];21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道;2014年

4 記者 涂序波;洱海水下科考探測(cè)活動(dòng)啟動(dòng)[N];大理日?qǐng)?bào)(漢);2008年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 張健;前視聲納圖像序列拼接算法研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2018年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前5條

1 董靜;基于圖像聲納的動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2014年

2 李曙光;聲納圖像的特征提取技術(shù)研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2014年

3 劉文強(qiáng);接收預(yù)處理電路的模塊化設(shè)計(jì)[D];哈爾濱工程大學(xué);2010年

4 田婧;嵌入式μC/OS-Ⅱ在DSP中的移植與應(yīng)用研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2007年

5 魏偉;傳導(dǎo)干擾源及接收裝置的設(shè)計(jì)[D];哈爾濱工程大學(xué);2013年

本文編號(hào)：2589213