[发明专利]一种侧扫声呐图像高分辨率重建方法

说明书

本发明提供了一种侧扫声呐图像高分辨率重建方法，该方法基于人眼视网膜的感知特性，通过分析视锥细胞密度与人眼视网膜偏离度关系，得到锥细胞分布模型，利用分布模型计算每一个像素点目标被观察到的概率，最终得到高质量的海底图像。本发明将声呐信号海底模型以视锥细胞的分布来构建概率模型，重构声呐图像，通过图像区域内少量填白，最终得到符合人眼特性的高质量声呐图像。

技术领域

本发明属于声呐图像处理领域，具体涉及一种侧扫声呐图像高分辨率重建方法。

背景技术

侧扫声呐通过向海底主动发射声波信号，接收反射回来的声波信号，判断海底目标基本参数，从而绘制出海底地图。但复杂多变的海况严重影响成图的质量，且侧扫声呐瀑布图是根据接收的回波数据，由扫描线依次排列而成，不具有测量性，不能反映真实的海底面貌。因此只有结合GPS坐标数据，将海底目标摆放在自己真实的位置才能准确显示海底真实地貌。

常用的方法是将具有相同的地理位置信息的条带图像摆放在对应位置，条带图像间会出现重叠或缝隙情况，对此采取数据融合和填补的方式进行修补，因而图像质量受到影响。Antoni Burguera等人提出的高斯分布的信号发射模型，使用积分的方式计算模型区域信号的回波强度，实现侧扫声呐的高分辨率成像，但模型复杂，计算量大。陈德华等人通过对扫描线数据提取特征后进行目标检测，再应用占用栅格映射算法绘制出高质量的海底图，但此种方法建立在精确海底位置估计的基础之上，因此无法广泛使用。

发明内容

本发明提供了一种侧扫声呐图像高分辨率重建方法，以解决现有技术中重建声呐图像方法质量不高及计算复杂的问题。

本发明提供了一种侧扫声呐图像高分辨率重建方法，包括如下步骤：

步骤1：建立模型坐标系；

步骤2：获取所有采集的回波数据、每个回波数据对应的声呐位置信息、每个回波数据对应的声呐高度信息；

步骤3：逐一将回波数据、声呐位置信息、声呐高度信息构建成声呐信号海底模型，将声呐信号海底模型放入模型坐标系中；

步骤4：遍历模型坐标系中的像素点，执行步骤41-42；

步骤41：获取当前像素点所在的所有声呐信号海底模型；

步骤42：当所述步骤41获取的所有声呐信号海底模型数量等于一时，将当前像素点在声呐信号海底模型中的回波数据值作为当前像素点的像素值，结束当前像素点的遍历；

当所述步骤41获取的所有声呐信号海底模型数量大于一时，

遍历所述步骤41获取的所有声呐信号海底模型，执行步骤421-423；

步骤421：获取当前声呐信号海底模型中的声轴线，计算声轴线与当前像素点之间的夹角；

步骤422：将视锥细胞分布函数作为声呐信号海底模型的概率分布，根据视锥细胞分布为基础的海底模型图、所述步骤421中获取的夹角计算当前像素点在当前声呐信号海底模型中的显示概率；

步骤423：将显示概率与当前像素点在当前声呐信号海底模型中的回波数据值相乘，计算当前像素点在当前声呐信号海底模型中的像素值；

累加所述步骤423中获取的像素值，将遍历结束后获得的总像素值作为当前像素点的像素值；

步骤5：将相邻两个声轴线两端相连，构成一个四边形区域，该区域包括有像素值的区域与未有像素值的区域，在未有像素值的区域中以该区域周围的像素值为基础填充未有像素值的区域的像素值，完成制图。

进一步地，所述步骤41：获取当前像素点所在的所有声呐信号海底模型时，判断当前像素点是否在声呐信号海图模型中的方法为：