三維成像聲吶圖像重建研究

劉天寶，吳曉潭，黃勇，劉紀(jì)元，王保臣

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三維成像聲吶圖像重建研究

劉天寶1,2，吳曉潭1,2，黃勇1，劉紀(jì)元1，王保臣3

(1. 中國科學(xué)院聲學(xué)研究所，北京 100190；2. 中國科學(xué)院大學(xué)，北京 100190；3. 玖甌科技公司，北京 100083)

針對成像聲吶領(lǐng)域中水下目標(biāo)探測、識別等問題，基于三維探測聲吶2304通道波束形成數(shù)據(jù)，研究三維成像聲吶可視化方法，仿真了三維點(diǎn)云重構(gòu)算法，并根據(jù)實(shí)際應(yīng)用需求，在設(shè)備實(shí)現(xiàn)中改進(jìn)了算法，使其在實(shí)際環(huán)境中可動態(tài)調(diào)節(jié)閾值，優(yōu)化成像效果。水池、湖試實(shí)驗(yàn)表明：以該可視化方法為基礎(chǔ)的三維探測聲吶可正確顯示目標(biāo)位置、形態(tài)；且在混響環(huán)境中對復(fù)雜探測目標(biāo)有良好的重構(gòu)效果；同時(shí)通過與二維聲吶圖像對比，進(jìn)一步驗(yàn)證了該三維聲吶在輪廓識別方面的優(yōu)越性。

成像聲吶；三維重構(gòu)；可視化方法

0 引言

成像聲吶一直是水聲領(lǐng)域研究的重點(diǎn)。目前二維成像聲吶有較成熟的技術(shù)，且在國內(nèi)外應(yīng)用廣泛。三維成像聲吶與傳統(tǒng)二維成像聲吶相比，增加了圖像的深度信息，具有更多良好的性能，如更清晰的輪廓識別度，圖像可三維空間旋轉(zhuǎn)觀測等。在國際上有代表性的三維成像聲吶有EchoScope系列產(chǎn)品。但國內(nèi)還沒有完全商用的三維手持聲吶系統(tǒng)，技術(shù)實(shí)現(xiàn)方法仍處于研究階段[1]。

三維成像聲吶可視化實(shí)現(xiàn)部分是三維成像聲吶實(shí)現(xiàn)過程中的一個重點(diǎn)和難點(diǎn)。數(shù)據(jù)的可視化技術(shù)現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)、地質(zhì)等領(lǐng)域，但是在聲學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用仍有待進(jìn)一步研究與改進(jìn)[2]。

本文以三維探測聲吶數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，研究聲吶數(shù)據(jù)的三維重構(gòu)問題?；谠摽梢暬椒ǖ娜S聲吶不僅可以在模擬三維場景中重建三維目標(biāo)，同時(shí)可實(shí)時(shí)顯示動態(tài)目標(biāo)，觀測者可以獲悉更清晰的目標(biāo)輪廓，觀測效果更具真實(shí)感。

1 重構(gòu)算法研究

空間離散點(diǎn)云三維重建，一般有兩種可視化方法，分別為面繪制和體繪制。該系統(tǒng)聲吶數(shù)據(jù)滿足表面繪制特點(diǎn)，因此選擇表面繪制進(jìn)行三維圖像重構(gòu)。在眾多三角網(wǎng)格重構(gòu)算法中，Delaunay算法被證明是最優(yōu)的。但此算法時(shí)間復(fù)雜度高，實(shí)際應(yīng)用中效率過低。U. Castellani等人提出改進(jìn)的三角網(wǎng)格重構(gòu)法[3]，利用聲吶數(shù)據(jù)鄰接關(guān)系一致性的特點(diǎn)，在三角網(wǎng)格重構(gòu)過程中，只構(gòu)建目標(biāo)點(diǎn)和鄰接點(diǎn)的網(wǎng)格拓?fù)潢P(guān)系，在很大程度上提升了重構(gòu)的效率。

本系統(tǒng)單幀重建部分以U. Castellani等人提出的三角網(wǎng)格重構(gòu)法[3-5]為基礎(chǔ)，通過對重構(gòu)條件判斷部分增加動態(tài)閾值，對算法進(jìn)行了改進(jìn)，具有更好的使用性能，使得圖像在不同場景均能達(dá)到最好的效果。圖1為改進(jìn)后的三角網(wǎng)格重構(gòu)法對空間離散點(diǎn)重構(gòu)結(jié)果示意圖。

改進(jìn)的三角網(wǎng)格重構(gòu)的基本原理及步驟如下[4]：

(1) 聲吶陣列相鄰點(diǎn)連接關(guān)系判斷標(biāo)準(zhǔn)：

(5) 動態(tài)調(diào)整，重復(fù)以上操作。

2 檢測軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)及實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理

2.1 檢測軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)

為檢測該可視化方法的有效性，搭建的測試軟件平臺的架構(gòu)設(shè)計(jì)如圖3所示。

(1) 傳輸層：用于接收DSP發(fā)送的聲吶數(shù)據(jù)及反饋指令信息給聲吶設(shè)備。

(a) 2×2鄰接空間點(diǎn)連接流程

(b) 3×3鄰接空間點(diǎn)連接流程

(2) 顯示控制層：用于圖像顯示及用戶參數(shù)設(shè)置。

(3) 數(shù)據(jù)處理層：完成數(shù)據(jù)的接收、可視化處理、存儲等功能。其中可視化部分包括對數(shù)據(jù)的有效點(diǎn)提取、濾波、重建。

2.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理

每幀圖像的聲吶數(shù)據(jù)由48*48*2048個像素點(diǎn)組成，其中48*48為面信息點(diǎn)，每幀包含2048層面信息，如圖4所示。

實(shí)際試驗(yàn)數(shù)據(jù)與仿真數(shù)據(jù)相比含有較多無效點(diǎn)和噪聲點(diǎn)，在對聲吶數(shù)據(jù)進(jìn)行重構(gòu)之前需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括提取有效點(diǎn)與數(shù)據(jù)濾波。提取有效點(diǎn)方法為對每幀數(shù)據(jù)、每一深度提取一個有效點(diǎn)，最終每幀數(shù)據(jù)壓縮為48*48點(diǎn)的數(shù)據(jù)信息，用于表面重構(gòu)。數(shù)據(jù)濾波方法為依據(jù)每幀數(shù)據(jù)亮度信息，進(jìn)行區(qū)域劃分剔除噪點(diǎn)。軟件中數(shù)據(jù)處理流程如圖5所示。

3 實(shí)驗(yàn)條件及結(jié)果分析

為驗(yàn)證該可視化方法的實(shí)際性能，實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行了如下實(shí)驗(yàn)：

實(shí)驗(yàn)1：實(shí)驗(yàn)具體環(huán)境參數(shù)如下：聲吶系統(tǒng)入水深度約2 m；聲吶系統(tǒng)與目標(biāo)距離為3~4 m；聲吶系統(tǒng)距離消聲壁約5.3 m；聲吶接收陣面與水面基本垂直。實(shí)驗(yàn)場景示意圖如圖6(a)所示。

實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)為：(1) 不規(guī)則圓環(huán)，環(huán)直徑約35 cm，環(huán)桿直徑約3 cm，整個圓環(huán)包裹白布條；(2) 長度為2.05 m、直徑約5 cm，帶有一定彎度的光滑圓桿，材質(zhì)為金屬，全部包裹白布條兩端有螺絲紋。實(shí)驗(yàn)實(shí)物照片如圖6(b)所示。

對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后散點(diǎn)顯示效果如圖6(c)所示，重構(gòu)后結(jié)果如圖6(d)所示，目標(biāo)顯示坐標(biāo)在3.39~3.75 m之間，與實(shí)際位置相符，且桿目標(biāo)與環(huán)形目標(biāo)外形、相對位置均正確，驗(yàn)證了可視化處理結(jié)果的正確性。

(a) 實(shí)驗(yàn)場景圖

(b) 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)

(c) 實(shí)驗(yàn)結(jié)果點(diǎn)云圖

(d) 實(shí)驗(yàn)結(jié)果重構(gòu)圖

圖6 水池試驗(yàn)結(jié)果

Fig.6 Experiment results in pool

實(shí)驗(yàn)2：實(shí)驗(yàn)地點(diǎn)及目標(biāo)描述：潛水員懸浮于水中，頭部露出水面，身體距離另一蛙人的手持聲吶4~5 m。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖7所示，可視化處理后，聲吶可以正確顯示人體目標(biāo)的輪廓，且自由旋轉(zhuǎn)觀測，人像下為湖底目標(biāo)，以及多次回波造成的影像，證明了在混響環(huán)境中，可以對復(fù)雜形態(tài)目標(biāo)進(jìn)行有效的目標(biāo)識別。

實(shí)驗(yàn)3：實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)及實(shí)驗(yàn)?zāi)康模簽閷Ρ榷S、三維聲吶成像特點(diǎn)，實(shí)驗(yàn)室將雙圓環(huán)型目標(biāo)懸于水中，對比兩種聲吶的目標(biāo)檢測效果。

二維聲吶目標(biāo)識別結(jié)果如圖8(a)所示，三維聲吶目標(biāo)識別結(jié)果如圖8(b)所以，兩者對比可見，二維聲吶成像結(jié)果圖中目標(biāo)為亮點(diǎn)。三維聲吶成像結(jié)果圖中目標(biāo)輪廓清晰，且可空間旋轉(zhuǎn)觀測目標(biāo)形態(tài)，最終確定目標(biāo)。同時(shí)經(jīng)過三維場景渲染，三維重構(gòu)結(jié)果更具空間真實(shí)感。

(a) 二維聲吶結(jié)果圖

(b) 三維聲吶結(jié)果圖

圖8 二維、三維聲吶探測結(jié)果對比圖

Fig.8 Comparison chart of 2D and 3Dsonar detection results

4 結(jié)語

本文主要針對三維聲吶中的可視化處理這項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究，仿真了空間點(diǎn)云三角網(wǎng)格重建方法，并根據(jù)三維聲吶數(shù)據(jù)特點(diǎn)，選擇了復(fù)雜度較低的算法，且依據(jù)實(shí)際應(yīng)用環(huán)境進(jìn)行了改進(jìn)，使操作者可動態(tài)調(diào)整連接判斷閾值，根據(jù)實(shí)際場景選擇更優(yōu)的觀測效果。并且通過3次水池、湖試試驗(yàn)，對可視化處理結(jié)果的正確性、復(fù)雜環(huán)境中復(fù)雜目標(biāo)的重構(gòu)能力及相對于二維聲吶的優(yōu)越性進(jìn)行了驗(yàn)證，證明了該可視化方法的應(yīng)用價(jià)值。

在本文研究的基礎(chǔ)上可以三維聲吶重構(gòu)圖像為基礎(chǔ)，對三維聲吶圖像全景拼接問題做進(jìn)一步的研究。

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Image reconstruction for 3D acoustical imaging sonar

LIU Tian-bao1,2, WU Xiao-tan1,2, HUANG Yong1, LIU Ji-yuan1, WANG Bao-chen3

(1. Institute of Acoustics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190,China; 2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190,China; 3. Nunew Technology Company, Beijing 100083,China)

Aiming at the requirement of underwater target detection and recognition, basing on the data of 3D sonar from 2304 array elements, this article studies the 3D imaging sonar visualization methods, simulates and improves the 3D point cloud reconstruction algorithm, and then the method is applied to the actual equipment to verify its performance. The experimental results show that the 3D acoustical imaging sonar based on this visualization is effective and has good visual effect. Moreover, by contrasting with the results of 2D sonar, the superiority of 3D sonar is verified.

acoustical image sonar; 3D reconstruction; visualization method

TB556

A

1000-3630(2015)-04-0358-04

10.16300/j.cnki.1000-3630.2015.04.013

2014-07-16;

2014-11-25

劉天寶(1989－), 女, 黑龍江佳木斯人, 碩士, 研究方向?yàn)樗晥D像處理。

劉紀(jì)元, E-mail: ljy@mail.ioa.ac.cn