[发明专利]基于特征级融合的水下多源声学图像底质分类方法及系统

说明书

本发明公开了基于特征级融合的水下多源声学图像底质分类方法及系统。该方法包括：获取在统一空间坐标系下的海底地貌图像、海底地形图像和海底地层剖面图像；采用多分辨率图像分割算法对海底地貌图像进行分割；将海底地形图像、海底地层剖面图像分别与海底地貌分割图像叠加；提取海底地貌分割图像中每个地貌分割体的地貌特征、海底地形分割图像中每个地形分割体的地形特征和海底地层剖面分割图像中每个地层剖面分割体的地层特征；将地貌特征、地形特征和地层特征融合，得到融合特征量；将融合特征量输入至训练好的机器学习分类模型中，得到水下多源声学图像的底质分类结果。本发明能够实现水下底质的自动分类，且分类精度高。

技术领域

本发明涉及水下声学图像分类技术领域，特别是涉及一种基于特征级融合的水下多源声学图像底质分类方法及系统。

背景技术

底质分类是指对海洋、湖泊、河流等水体底层物质(如泥、沙、粗砂、砾石、礁石等)的分类。水下底质分类对水下科学研究、资源开发、环境保护和水下维权具有重要意义。侧扫声呐、多波束声呐系统和浅地层剖面仪等多源探测是声学法底质分类的常用技术，通过对上述三类声学设备获取的多源声学图像进行分析和解译可实现底质类型的分类。

多源声学图像具有多维、多源、异构的特点，其提供的信息含义既有较大差别，又有良好的互补性。融合多源声学图像信息实现底质分类，具有单独使用任意一种或两种数据用于分类无法比拟的优势。这是因为侧扫声呐和多波束声呐系统可获取底质反向散射强度地貌图像、多波束声呐系统可获取水底地形合成地形图像(用不同灰度或色彩表示水底高程)、浅地层剖面仪可获取水底剖面声反射强度图像，即地层剖面图像。地貌、地形和地层剖面图像分别提供了水底二维、三维表面和三维剖面信息，三类数据的整合提供了多维度的声学特征信息，更有利于底质分类。

目前，现有的使用多源声学图像信息实现水下底质分类的方法有人工判别法、通用融合方法和图像融合方法。人工判别法是通过人工综合判读的方式对侧扫声呐、多波束和浅地层剖面等多源声学数据进行水下调查与底质分类，该方法已经在国内外水下调查工作中得到了广泛的应用，但这种方式的信息融合依赖判别人员的经验，判别过程不易回溯，且大范围应用时工作量巨大，分类精度与有待提高。多源声学图像信息的通用融合方法是建立在多源信息融合理论上的，其本质是实现多源、异构声学图像数据的空间集成，即将多源声学图像按照其空间关系集成在统一的坐标系下，该方法是以多源声学数据的集成框架研究为主，但是并未形成针对水下底质分类等具体应用为核心的融合方法及系统，无法实现基于多源声学图像信息的自动化水下底质分类。多源声学数据的图像融合方法更重要的目的是通过融合获取更高质量的图像数据或有用信息，其主要集中在数据层面融合多源声学图像以改善数据质量，对于浅地层剖面数据提供的海底地层剖面信息未能实现有效融合与利用。

由此可知，现有技术的本质是多维、多源、异构的各类声学图像数据集成而非信息融合，或者进行海底地貌、地形数据配准及图像融合以形成更优质的海底图像，然后采用以人工判别方法为主的方式进行水下底质分类，且现有技术的适用数据主要是海底地貌、地形数据中的一类或两类，对于第三类，即浅地层剖面数据未能实现有效融合与利用。因此，亟待一种能够满足水下底质的自动分类的应用需求，并提高水下底质自动分类精度的多源声学图像底质分类方法出现。

发明内容

基于此，有必要提供一种基于特征级融合的水下多源声学图像底质分类方法及系统，以实现水下底质的自动分类，提高水下底质自动分类的分类精度。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

基于特征级融合的水下多源声学图像底质分类方法，包括：

获取海底地貌图像、海底地形图像和海底地层剖面图像；所述海底地貌图像、所述海底地形图像和所述海底地层剖面图像为在统一空间坐标系下的图像；

采用多分辨率图像分割算法对所述海底地貌图像进行分割，得到海底地貌分割图像；所述海底地貌分割图像包括多个地貌分割体；