[发明专利]一种基于前视声呐图像的水下目标跟踪方法

说明书

本发明涉及一种基于前视声呐图像的水下目标跟踪方法，能够准确跟踪水下目标的位置，进行水下目标实时快速检测，将GPS、姿态传感器、云台、PC、前视声纳设备安装调试完成；通过PC控制云台在探测范围内运动，并给定跟踪目标；获取信息数据；根据前视声纳回拨信号的强度将声纳信息恢复为声纳的灰度图像；将图像都进行预处理，提取两组特征点，得到两组特征点集合，进行特征点集合匹配，使正确匹配与错误匹配分离，再计算目标图像，变换坐标，变换矩阵；进行重复匹配，重复变换，得到当前目标位置的变换矩阵，实现基于前视声纳图像匹配的水下目标跟踪。本发明水下目标跟踪方法，准确跟踪目标的位置，而且检测速度快，具有实时性的特点。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，具体涉及一种基于前视声呐图像的水下目标跟踪方法，可以实现实时的跟踪水下目标。

技术背景

前视声纳利用声波的回波信息进行成像，主要应用于水下目标的探测、海底调查与探测、水下入侵检测、水下搜救以及导航等等。由于受水下复杂光学环境的影响，水下目标的特征难以获取，甚至难以成像。所以在水质条件恶劣的环境，如浑浊的水域进行探测，声纳成为一种非常重要的手段。现有前视声纳设备DIDSON(Dual-FrequencyIdentification Sonar)是运用声频“镜头”能在黑暗中或是浑浊的水中生成几乎等同常规水域影像的声纳。它是美国空间与海上战争系统中心研发，作为其海港防御计划的一个组成部分，可被用来识别大型的海港内潜入水域的入侵者。

图像匹配是计算机视觉领域的主要任务，模板匹配是其子领域的重要组成部分。在目标检测过程中通常需要使用多个传感器获取不同图像，以获得同一目标在不同时期的和环境下的信息，或者根据已知的模板图像在待搜索图像中找到相似图像。传统的模板匹配算法如基于灰度的图像匹配算法由于其仅利用了图像像素点的灰度信息，对外部环境的变化较为敏感，因此往往不能够应对复杂的外部环境下的匹配问题；再如基于特征的模板匹配算法虽然能够很好应对外部环境变化带来的干扰，但由于其计算量大、效率低的特点，无法实现实时的快速匹配。而实现水下目标跟踪，就需要使声纳图像匹配速度快、时效性高的特点。实现水下目标跟踪，在水下目标探测、水下入侵检测、水下搜救及导航等等方面具有重要作用。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于前视声呐图像的水下目标跟踪方法，准确跟踪目标的位置，而且检测速度快，具有实时性的特点。

为达上述目的，本发明采用下述技术方案：

一种基于前视声呐图像的水下目标跟踪方法，包括图像预处理、基于FAST和ORB算法的声纳图像特征点提取、声纳图像匹配、基于GMS算法的错误匹配点剔除、基于网格框架的快速模板定位等几个关键部分。其次，在专利权人的发明专利《前视声纳图像拼接方法和系统》(专利申请号201010215541.8)的基础上，实现水下目标跟踪，步骤如下：

(1)将GPS、姿态传感器以及云台安装在船上：云台安装在船头支架上，其水平旋转面与船甲板面平行，旋转中心尽量在船体中轴线上，GPS安装在船体中心位置，姿态传感器安装位置要保证其中心线与船体中轴线重合。云台控制器和PC放置在船上，计算机通过串口联线连接到云台控制器、姿态传感器和GPS，并通过网线连接前视声纳。

(2)启动PC、GPS、姿态传感器设备、云台、前视声纳；检查各部分数据链路通讯是否正常。

(3)通过PC控制云台在探测范围内运动，并给定跟踪目标。

(4)同时获取各个传感器的信息数据，包括以下四种传感器信息：

①从串口读取云台反馈的姿态信息；

②从串口读取姿态传感器发送的船体姿态信息；

③从串口读取GPS信息；

④从网络读取声纳回波信息。

(5)根据前视声纳回拨信号的强度将声纳信息恢复为声纳的灰度图像。