[发明专利]一种基于侧扫声呐数据融合与精密处理的海底线检测方法

说明书

本发明公布了一种基于侧扫声呐数据融合与精密处理的海底线检测方法。受多重因素影响声纳图像中海底线难于检测，为了解决复杂海底线难于精确检测的问题，本发明用于准确检测海底线从而进行后期斜距校正。该方法以LOG函数滤波后的图像作为Canny检测算法的输入图像，进行海底跟踪，其结果与阈值法跟踪结果进行融合，融合后的海底线经过插值、滤波剔除异常值后并与单波束测深数据进行对比。以深圳大鹏湾海域为实例对本发明进行了验证，取得了均方根误差为±0.2m的跟踪精度，验证了本发明的可行性。该发明专利可用于复杂条件下海底线的精度检测。

技术领域

本发明涉及一种基于侧扫声呐数据融合与精密处理的海底线检测方法。

背景技术

侧扫声呐是获取海底地貌信息的一种高效手段，以其高精度、高效率和较高的海底图像质量等优点得到了广泛的运用。目前侧扫声呐主要应用于海洋测绘、海底地质探测、海底地物探测等方面。在生成的侧扫声呐海底灰度图像中，沿航迹方向每一ping数据第一个真实的海底回波点连线、即水柱区和图像区之间存在的明显的界线称之为海底线。它表明了拖鱼距离海底的高度，其检测精度直接影响斜距改正精度。侧扫声呐数据采集时，拖鱼一般都是拖曳式的，其受波浪和尾流的影响以及拖鱼姿态和自噪声、环境噪声的影响较大时，易造成图像水柱区受到污染(如图1所示)。拖鱼高度的检测应满足左右弦海底线对称性原则和拖鱼高度渐变性原则。对称原则：拖鱼左右换能器相距较近，接收到海底的回波经历相同的时间，左右弦提取的海底线应关于航迹线对称。渐变原则：拖鱼高度受海底地形、拖鱼深度影响，满足渐进变化，因此具有渐进性变化特点。拖鱼高度未经校正，必将影响后期的斜距改正、地理编码、条带图像镶嵌。

常用的海底线检测方法主要有最大振幅法、梯度法。张济博等通过数字图像的边缘检测LOG算子提取声呐图像边缘实现了海底线的自动检测，但是LOG算子有一定的局限，它只能消除尺度小于方差σ的灰度变化，当声呐图像受自噪声和环境噪声的影响过大时，LOG算子会误将一些图像噪声作为边缘保留下来，从而造成对海底线的误提取。赵建虎等综合传统阈值法、最后峰法和地形变化趋势的异常跟踪段修复法形成一种综合的方法，实现了海底线的自动提取，但实现过程较为复杂。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提供了一种基于侧扫声呐数据融合与精密处理的海底线检测方法，引入LOGCanny算子和阈值法相融合的方法对侧扫声呐图像的海底线进行检测，从而快捷、准确地解决了LOG算子的局限性和海底线提取实现过程较为复杂的问题。

一种基于侧扫声呐数据融合与精密处理的海底线检测方法，

1)输入原始声纳图像f(x,y)；

2)对原始声纳图像f(x,y)滤波降噪，得消除图像高斯噪声后的图像f′(x,y)；

3)采用拉普拉斯对图像进行锐化处理得f″(x,y)；

4)用Sobel一阶微分模板分别计算水平垂直方向的梯度，计算梯度幅值和方向角，将方向角近似分类；

5)根据分类的方向角对图像进行非极大值抑制，生成边缘梯度直方图、选取双阈值并连接边缘得到海底线1；

6)对每一ping数据进行阈值检测，将检测的海底点进行连接，经过滤波、光滑处理，得到海底线2；

7)将海底线1和2进行融合，剔除异常点、插值、对应位置取平均以融合，若不满足对称、渐变原则，则对图像边缘数据进行插值，得到最终的海底图像，然后再进行平均融合；

8)采用融合后的海底线反演水深值，并将其与单波束测深数据进行对比，以判断该方法的准确性。

步骤2)中，对原始声纳图像f(x,y)滤波降噪具体如下：