[发明专利]一种应用特征跟踪的多波束声呐目标探测方法

说明书

技术领域

本发明涉及的是一种水下目标探测方法，具体地说是一种应用特征跟踪的多波束声呐目标探测方法。

背景技术

随着国家海洋战略的牵引，水下目标探测技术得到了快速发展，其应用需求包括水下避障与导航、沉物搜索与救捞、管道维护与桥墩检测等领域。研究人员普遍借助声呐成像，形成水下场景的声图像，通过图像分割实现水下目标探测，面临的问题包括分割阈值的选择和单幅图像信息的局限。检测前跟踪(Track Before Detect,TBD)是一种新兴的微弱目标探测理论，对单帧图像中有无目标先不进行判断，在图像序列中对多个目标同时进行跟踪，然后依据目标轨迹从潜在目标中筛选出真实目标。基于TBD在水下声图像序列中进行特征跟踪，是实现水下目标探测的一种新颖的方法。

特征选择是实现水下声图像序列跟踪的关键，常用特征包括统计特征、纹理特征、形状特征、数学变换特征等。这些特征应用在水下目标探测中，仍然存在区分能力弱、计算复杂度大、鲁棒性差等问题。Lowe提出的尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)，基于尺度空间理论，在光学图像匹配和识别领域已经有成功的应用先例。尺度不变特征变换生成的特征对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性，能够更好的表征成像质量相对较低和易受环境干扰的声呐图像中的潜在目标。

发明内容

本发明的目的在于提供一种不用在单帧图像中判断目标的有无，通过声纳图像序列中对多个目标特征同时进行跟踪，从潜在目标中筛选出真实目标的应用特征跟踪的多波束声呐目标探测方法。

本发明的目的是这样实现的：

(1)通过声呐系统采集数据，对所采集的数据成像形成声呐图像，将连续的声呐图像组成声呐图像序列；

(2)对所述声呐图像序列中的每帧图像进行预处理；

(3)提取预处理后每帧声呐图像的尺度不变特征变换特征；

(4)在声呐图像序列的前两帧展开特征匹配，匹配成功的特征标定为潜在目标，将匹配不成功的特征丢弃；

(5)在声呐图像序列的后续帧跟踪代表潜在目标的特征，遍历图像序列后从潜在目标中筛选出真实目标，并得到真实目标的特征轨迹。

本发明还可以包括：

1、所述声呐系统为浅水高分辨多波束测深系统，声学基阵为“T”型，发射基阵为多元弧阵，接收基阵为80阵元的均匀线阵；工作频率为300kHz，采样频率为40kHz，选用的脉冲宽度为1ms。

2、所述预处理采用动态亮度分配增强对比度、通过中值滤波实现噪声滤除，动态亮度分配时将原始图像强度映射到线性灰度[0，255]，在原始图像中以强度最小值为L，将原始图像强度的前1％取平均作为最大值H，输入强度和输出灰度的映射函数关系如下，

其中z_in是图像输入强度值，z_out是图像输出灰度值，γ是映射参数、取值范围是[0.5-2.0]。

3、所述尺度不变特征变换特征包含坐标、尺度和方向信息，以及128维的特征描述向量。

4、特征匹配以尺度不变特征变换的特征描述向量欧式距离作为相似性度量，采用最近邻比值法，寻找待匹配特征点的最近邻和次近邻，如果最近邻距离与次近邻距离的比值小于某阈值，则认为最近邻点与该特征为最佳匹配对，否则视为匹配失败。

本发明提供了一种水下目标探测方法，不用在单帧图像中判断目标的有无，而通过声纳图像序列中对多个目标特征同时进行跟踪，从潜在目标中筛选出真实目标。

本发明由于采取以上技术方案，其具有以下优点

(1)本发明利用中值滤波和动态亮度分配，显著改善了水下声图像质量，为特征提取和跟踪创造了有利条件。

(2)本发明采用的尺度不变特征变换特征，包含较多的帧内信息、帧间匹配的鲁棒性更强、适用于表征水下声图像序列中的潜在目标。

(3)本发明使用特征跟踪方法，不用在单帧图像中判断目标的有无，而通过图像序列中对多个目标的特征同时进行跟踪，从潜在目标中筛选出真实目标，为水下目标探测提供了一条新的途径。

附图说明

图1为本发明所设计特征跟踪的水下目标探测方法的流程图。

图2为本发明采集图像序列第1帧原始图像。

图3a至图3d为本发明图像序列第1帧在不同映射参数时动态亮度分配效果，其中图3a，γ＝0.5；图3b，γ＝1；图3c，γ＝1.5；图3d，γ＝2。