水深数据约束下的声呐图像海底地形恢复方法

针对传统多波束系统和单波束系统在获得海底精细地形时的局限性,分析了高分辨率侧扫声呐图像与海底地形因素之间的关系,提出了一种利用高分辨率侧扫声呐图像恢复精细海底地形的新方法.根据侧扫声呐成像机理,构建模型获得声波在海底表面的入射强度和反射强度;基于Shape From Shading反演理论建立海底表面相对形状反演模型,并借助外部水深数据中分离出的地形高频项构建约束模型对反演结果进行约束;将外部水深数据提供的地形低频信息与约束后的反演结果叠加,实现绝对海底地形恢复.结果表明:该方法可获得相对中误差小于2%水深的海底地形恢复精度,并将测深数据分辨率提高近70倍.     

侧扫声呐图像反演海底地形的一种线性算法

为弥补现有测深方法在获取海底微地形方面的不足,基于侧扫声呐高分辨率成像特点,提出一种侧扫声呐图像反演三维海底绝对地形的线性化算法.首先,根据侧扫声呐成像原理给出声波入射方向的估算模型,基于海底表面漫反射模型推导出一种线性化反演模型,并以同区域初始地形作为约束建立反演地形的约束模型,实现了反演地形向绝对地形的转变;在此基础上,给出完整的侧扫声呐图像反演三维海底绝对地形的流程以及精度评定方法;最后,借助实验对该方法进行了检验和验证.实验结果表明,该方法可以获得均方根误差优于15 cm、分辨率为初始地形170倍的海底地形.     

一种顾及辐射畸变的多波束与侧扫声呐通用海底底质分类方法

声学海底底质分类对于海底环境和生态系统的研究具有重要意义,而多波束与侧扫声呐是目前最常用于探测海底底质的声呐设备.然而,多波束与侧扫声呐都严重地受到辐射畸变的影响,导致声呐图像噪声较大且难以消除,进而造成对海底底质的误判,并且多波束与侧扫声呐通用底质分类方法目前仍然较为缺乏.为此,本文提出了一种顾及辐射畸变的多波束和侧扫声呐的通用海底底质分类方法.该方法包括了对声呐图像中辐射畸变的改正、针对两种声呐数据特点的不同角度数据归一化、分类数自适应的非监督底质分类以及形态学去除底质图像噪声的步骤,并给出了完整的多波束与侧扫声呐通用海底底质分类流程.将本文方法应用于福建沿海同水域下实测的多波束与侧扫声呐数据得到了该水域的底质分类图像.实验结果表明了同区域下的多波束与侧扫声呐数据通过本文方法得到的底质分类结果具有较高的一致性,证明了通用底质分类方法的有效性,同时通过相互验证也提高了底质分类结果的可靠性.     

探测海底输油气管线状态的方法

为了海底输油气管线运行安全,避免潜在的灾害性因素的发生,对广东沿海一段海底输油气管线状态进行检测,采用浅层剖面测量、侧扫声呐测量和多波束测量手段对海底油气管线路由区域进行了勘测,勘测结果表明检测区域海底油气管线没有裸露和悬空,埋藏状态良好,管线周边地层较稳定,根据侧扫声呐图像和多波束测深图像,发现在管线路由区海底存在影响海底油气管道安全的因素,管线路由区海底拖锚等痕迹较多,并且在距离管线大约1 000m处有一个较大人工采砂坑存在。     

深水多波束测深侧扫声纳显控系统研究

针对深水多波束测深侧扫声呐多源探测数据的实时可视化表达处理效率较低的问题,提出实时测深数据快速条带式动态网格化方法和动态不规则金字塔构建方法、实时侧扫数据条带式增量更新方法和基于极坐标的实时水体数据重采样方法,实现了全球框架下动态海底探测地形的实时三维渲染和快速侧扫图像及水体图像绘制.同时采用基于状态保护与转移机制的声纳设备控制方法,通过异步通信方式实现了安全友好的交互式操作过程. 实验结果表明：该系统满足深水多波束测深侧扫声纳设备的显控需求,能够保障声纳设备作业安全、增强现场作业能力及数据发掘能力.     

侧扫声呐在海底管道路由调查中的应用

在复杂的海洋环境中,海底管道局部悬空和周围土层的冲刷是影响管道安全的重要因素。本文针对某海域海底输油管道的安全状态问题,利用侧扫声呐对管道在役状态及管道区海底地形、地貌特征开展了探测工作;结合管道区水动力条件和海底沉积物工程性质,分析了未冲刷海底、局部冲刷海底、塌陷凹坑和管道局部裸露悬空时的侧扫声呐图像特征。结果表明,声强度对各种异常海底都有明显的反映,当海底未冲刷时,声波强度很弱,图像中呈现出亮色区域;当声波强度增强时,为局部冲刷海底,图像表现为深暗色调;当出现塌陷凹坑时,声波强度会突然很弱,甚至没有,图像中上部为深色调,下部为浅色调;而当管道局部裸露悬空时,声波强度很强,在图像中呈现黑色的深色调。同时也证实了侧扫声呐探测法在海底管道安全状态调查中是可行的、有效的。     

基于邻域灰阶共生矩阵的海底沉积物分类

提出了一种邻域灰阶共生矩阵,用于对侧扫声纳海底图像进行纹理分析及沉积物分类.与用于图像纹理分析的常规灰阶共生矩阵相比,邻域灰阶共生矩阵描述了图像中某一像素与其邻域中所有像素的灰阶联合分布,从而能够更全面地描述图像区域的纹理特性.分别从常规灰阶共生矩阵和邻域灰阶共生矩阵计算相同的6种纹理特征,借此对泥、沙、石3种类型海底的侧扫声呐图像进行分类,分别获得了83.3%和86.4%的正确识别率.     

海洋石油管道在海底赋存状态的分析

海洋石油管道的位置及其周围海床特征的探测,通常采用地球物理声学探测设备,如浅地层剖面仪、侧扫声呐以及多波束测深仪,来完成对海底管道的声学探测。在大量管道声学探测图像识别的基础上,总结了17种海洋石油管道在海床上的赋存特征。对海洋石油管道后期运维中的探测识别具有重要的参考意义。     

应用TBD的多波束声呐图像序列SIFT特征追踪

针对声呐图像目标探测中面临的分割阈值选择和单幅图像信息缺失问题,提出了一种基于检测前跟踪(track-before-detect,TBD)的声呐图像序列尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)特征追踪方法。这种方法不在单帧图像中判断目标的有无,而依据图形序列中特征轨迹的连续性和一致性进行决策,通过动态亮度分配和中值滤波对图像进行预处理,提取SIFT特征进行帧间匹配并标出潜在目标,在图像序列中展开特征追踪,从潜在目标中筛选出真实目标。真实数据试验的结果表明,预处理改善了图像质量;对比SURF特征和Harris特征,SIFT特征包含更多的帧内信息,具有更好的帧间匹配效果。SIFT特征追踪能够从多波束声呐图像序列中探测到动态小目标和静态目标,并得到动态小目标的运动轨迹。     

多波束相干海底成像技术

为使多波束测深系统获得高质量的海底地貌图像,研究一种基于多波束相干原理的成像方法.在分析多波束相干算法估计海底回波到达时间(time of arrival,TOA)与到达方向(direction of arrival,DOA)原理的基础上,结合水声环境与声呐系统参数对各检测点对应的反向散射强度和地理位置信息进行估计,并从相干信号的幅度、相关性以及频谱三方面对受噪声影响的相位差数据进行质量控制,实现了反向散射强度和空间位置信息的准确融合.试验数据的处理结果验证了该方法能有效抑制噪声对相位差序列的干扰并且所获声呐图像具有较好的空间分辨率.     

多波束测深声呐自主数据质量监测及门限控制

为满足水面无人艇等海洋无人平台的需求,确保多波束测深声呐系统在无人监控和参数调节下具备可靠自主工作能力,本文提出一种数据质量在线监测及门限参数控制方法。通过建立基于质量和异常因子的监测模型,结合粒子滤波技术,提高海底地形跟踪门限控制抗差性。仿真和湖上试验显示该方法能判定数据有效性、适应地形变化,并提供合理深度门限,适用于多波束测深声呐系统的在线数据质量监测和无人自主控制。     

多波束声呐水柱图像中气泡羽状流目标探测研究进展

多波束声呐水柱图像数据可以获得从换能器到海底的完整声学信息,通过其对气泡羽状流目标探测是发现海底可燃冰渗漏的一种重要途径,是目前海洋调查与监测中的重要观测内容.本文首先介绍多波束水柱数据的数据结构与成像原理,然后针对目前研究存在的图像噪声大且成因复杂、目标识别方法效率较低、气泡羽状流目标难以准确分割等问题,依次概述当前的研究进展,为海底可燃冰的勘探与监测相关研究提供理论基础.     

青岛崂山头海域海底滑坡的声波探测

利用多波束测深、浅地层剖面和侧扫声纳探测资料对青岛崂山头海域侵蚀沟及海底滑坡的形态、成因进行分析讨论。全覆盖的多波束测深反映了侵蚀沟的形态特征,为分析侵蚀沟及滑坡的成因提供了依据。崂山头海底滑坡是由潮流冲蚀等外动力引起的平移滑坡。侧扫声纳清晰地反映了滑坡边界和滑塌挤压波纹,表明滑坡刚发生不久,还未被冲蚀。浅地层剖面呈现较完整的滑坡形态和结构特征,可识别出滑动体、滑动剪切面和拖曳层理等滑坡要素。结果表明高分辨率的多波束测深仪、浅地层剖面仪和侧扫声纳仪等声学设备对探测海底滑坡、分析其成因具有较好的效果,可为海洋防灾减灾,海洋工程建设提供参考依据。     

基于多区域最优选择策略的声呐图像目标检测

为了解决侧扫声呐图像目标检测受噪声和阴影区域影响,难以准确检测目标的问题,提出一种谱聚类结合熵权法的多区域最优选择策略的目标检测方法。根据先验知识提前设定谱聚类的聚类数,将声呐图像的像素聚类为多个不同的区域;提取每个区域具有的平移、旋转和缩放的不变性特征,用于构建多区域的特征准则矩阵;利用熵权法对该特征准则矩阵计算各特征的权重以及每个区域的综合加权分数,即可得到最终的目标区域。实验结果表明,所提方法不仅能够有效地克服侧扫声呐图像中的噪声和阴影区域带来的不利影响,还可以在图像聚类后的多个区域中实现最优目标区域的选择,验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于单波束声呐的沉积层参数序贯估计

针对浅海环境下沉积层声学参数估计问题,本文提出一种基于单波束声呐的海底沉积层参数序贯估计方法。将浅海地声参数的声学反演问题建模为序贯估计问题,利用一种时域高频海底反向散射模型对海底散射回波包络进行预测,结合无迹卡尔曼滤波器,根据误差反馈动态校正模型参数,实现沉积层参数自适应估计。将该模型应用于海试数据,获得测线上海底底质类型平均粒径分布,并与全局优化模拟退火算法的预测精度和预测效率进行对比。结果表明:序贯估计预测的海底散射回波包络与实测结果符合较好,海底底质平均粒径的预测值与海底底质分类分布相比具有较高的可信度;序贯估计法在保证和全局优化法精度相似的情况下大幅提升算法效率,参数估计消耗的平均时间显著缩短。     

时空相关测速方法理论模型研究

相关测速声呐与多普勒测速声呐相比有很多优点.相关声呐与常规测深仪相似,用单波束垂直向海底发射,回波比多普勒声呐的回波强,而且波束可以很宽,相同大小的发射换能器,可以使用低频发射.早期的声相关计程仪,多采用时间或空间相关法,用常规的相关解算装置确定速度.为提高测速精度,提出了基于声传播机理构造海底回波的理论时空相关函数的方法,该方法通过采集的回波数据构造数据相关函数,利用最大似然等方法估计未知参数.为测出舰船相对于地的绝对速度,较详细地推导了海底回波的时空相关理论函数,从而可利用最大似然方法估计船速.     

小波域声呐图像自适应增强

声呐图像受噪声污染严重、对比度低,给后期的定位识别带来不便,而传统的处理方法容易造成边缘模糊.针对这一问题,提出了一种图像自适应增强算法.该算法利用形态小波对声呐图像进行自适应的多分辨率分析,分别增强不同尺度上的信号或细节,通过多通道重构图像的加权实现去噪和对比度提高.仿真结果表明该算法快速有效,对高斯噪声和冲击性噪声都具有较好的鲁棒性,处理后的声呐图像边缘细节信息保留完好,得到了理想的增强效果.     

用于虹膜识别的多尺度图像基特征提取

提出了一种新的虹膜特征提取算法．采用不同的图像基函数分析虹膜图像的基本微观结构,从而确定主导虹膜图像产生的图像基为LoG函数,进而利用LoG函数在多尺度空间检测虹膜细节特征．不同与传统多尺度分析的独立编码方法,通过推导LoG滤波器的标准化参数,计算标准化响应在尺度空间上的局部极值,确定虹膜每一细节特征的最佳尺度,只编码细节点在最佳尺度上的滤波输出,从而使得特征模板与单尺度分析时相同．实验比较表明,该方法用八分之一特征码长取得了与Dauman所提算法相近的性能,且与其他基于细节特征多尺度分析的虹膜识别算法相比,系统识别等错误率至少降低了5％．     

三维地形显示中的三角网格局部细分算法研究

三角网格局部细分方法旨在表现具有多种地形地貌特征的复杂地形，合理解决三维地形中不同的地形对三角网格疏密不同的要求.给出了一种在Java 3D中实现三维地形三角网格局部细分的算法，在原有整体网格上进行局部细分的同时，增强地形地貌中高低起伏的变化.网格的局部细分技术还可以应用于LOD(细节层次)技术方面的研究.     

基于梯度稀疏和多尺度变分约束的图像增强算法

针对低照度条件下采集到的图像存在亮度偏低、细节模糊等问题,通过分析传统Retinex理论在增强图像过程中的缺陷,提出了一种基于梯度稀疏和多尺度变分约束的图像增强算法。该算法首先将输入图像由RGB空间转换到HSV空间,提取亮度分量,实现三个通道的解耦合。然后根据零范数的梯度全局显著特性,定义了一个新的相对全变分正则项。接着在HSV空间下惩罚亮度分量,构建一种具有梯度稀疏的变分模型对亮度通道进行约束,并通过将控制因子扩张为多个尺度,形成多尺度变分约束,提升照度估计的准确度,使之更加符合光照分布特性。根据Retinex理论进行映射,获取亮度通道对应的反射图像。进而利用亮度通道不同尺度下的约束所对应的不同照度结果,分别提取图像的粗略细节、中等细节和精细细节,通过多尺度细节加权,对反射图像进行细节增强。最后,对照度图像进行伽马校正,与经细节提升后的反射图像重组并进行颜色空间转换得到输出的增强图像。通过实验对比表明,所提算法的增强图像有着更高的色彩丰富度和更低的色差水平,能够保持图像的自然度,提升图像的视觉效果。在均值、平均梯度和信息熵的表现上,相比原图均有大幅度提升,与现有的先进算法相比,平均定量指标在不同类型低照度图像的增强图像上均产生了较优的效果,且有着较快的运算效率。