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    多條帶側(cè)掃聲吶圖像精拼接方法研究*

    2021-01-25 03:39:12楊敬華張博宇周海波陳佳星
    科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2021年5期
    關(guān)鍵詞:聲吶分塊條帶

    高 飛 ,王 曉 ,楊敬華 ,張博宇 ,周海波 ,陳佳星

    (1.青島市勘察測(cè)繪研究院,山東 青島 266032;2.江蘇海洋大學(xué) 海洋技術(shù)與測(cè)繪學(xué)院,江蘇 連云港 222005)

    引言

    隨著陸地資源日益枯竭,世界各國(guó)已將資源開發(fā)和利用的重點(diǎn)轉(zhuǎn)向海洋,我國(guó)為此制定了“海洋強(qiáng)國(guó)”戰(zhàn)略。針對(duì)海洋的勘察活動(dòng)日益增多,了解海底表層及淺表層結(jié)構(gòu)對(duì)海洋科學(xué)研究和海洋工程建設(shè)意義重大[1]。側(cè)掃聲吶(Side Scan Sonar,SSS)作為海底高分辨率圖像的快速獲取技術(shù),在海洋工程建設(shè)、海底資源開發(fā)和目標(biāo)探測(cè)、識(shí)別等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛[2-7]。由于側(cè)掃聲吶拖曳式作業(yè)和海洋中潮汐、波浪等環(huán)境影響,由測(cè)量船GNSS 坐標(biāo)推算所得托魚位置存在偏差,地理編碼圖像位置不準(zhǔn),因此,多條帶編碼拼接圖像存在相鄰條帶目標(biāo)錯(cuò)位問題;常用的國(guó)外數(shù)據(jù)處理軟件諸如 Isis(Triton)、Sips(Caris)、SonarWeb(Chesaspeake)等,均提供地理拼接功能[8,9],不能實(shí)現(xiàn)海底地貌“一張圖”精細(xì)獲取。為解決此問題,Zhao等[10,11]提出了相鄰條帶 SSS 圖像 SURF 特征拼接方法,為解決SURF 特征匹配耗時(shí)問題,采取了基于航跡坐標(biāo)的圖像分段策略,一定程度上提高了運(yùn)算效率;王愛學(xué)等[12]顧及目標(biāo)的局部畸變問題,給出了彈性匹配策略,實(shí)現(xiàn)了共視海床目標(biāo)的絕對(duì)保形;郭軍[13],倪先鋒[14],侯雪[15],伍夢(mèng)[16],潘建平[17]等也研究了相關(guān)SSS 圖像SURF 特征拼接問題;但前述所有方法SURF 特征匹配耗時(shí)均不能滿足大區(qū)域圖像拼接程序?qū)崟r(shí)處理的要求。且傳統(tǒng)特征拼接時(shí),固定一幅圖像,旋轉(zhuǎn)變換其余條帶,最遠(yuǎn)端條帶圖像拼接后,地理位置丟失;若存在不能特征拼接條帶,也無法聯(lián)合地理編碼和特征實(shí)現(xiàn)海底地貌“一張圖”精細(xì)獲取。

    為此,根據(jù)側(cè)掃聲吶圖像特點(diǎn),研究給出一種基于幾何變換的SURF 特征分塊匹配算法和多條帶圖像分組拼接方法;實(shí)現(xiàn)精細(xì)獲取大區(qū)域海底地貌,為后續(xù)海洋工程建設(shè)提供前期高質(zhì)量大區(qū)域海底地貌圖像。

    1 基于幾何變換的SURF 特征快速匹配

    側(cè)掃聲吶作業(yè)過程中,航跡一般不沿正南、正北方向,導(dǎo)致地理編碼后圖像存在大量空白無效區(qū)域(約占整幅圖像的70%~75%),即使基于航跡分塊,無效空白區(qū)依然存在,導(dǎo)致基于地理編碼圖像進(jìn)行SURF 特征匹配,計(jì)算量很大、且影響匹配精度。因此,在SURF 特征匹配前,先對(duì)圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)和裁剪,定義為幾何變換,去掉空白區(qū)域,以此提高特征匹配效率和精度,幾何變換也即將地理編碼圖像近似變回瀑布圖像的形式。特征提取和匹配時(shí)可將相鄰左、右條帶特征點(diǎn)檢測(cè)范圍分別設(shè)定為變換后圖像寬度的50%~100%,0%~50%,近似為作業(yè)過程設(shè)置的公共覆蓋率[18]。此時(shí),空白無效區(qū)域被最大限度消除,實(shí)施分塊匹配將提高匹配速度和精度,整個(gè)步驟示意如圖1 所示。

    圖1 幾何變換后的SURF 特征分塊匹配示意圖

    2 特征拼接圖像位置修正

    如前所述,特征拼接后圖像位置出現(xiàn)偏移,海底無靶標(biāo)不能對(duì)圖像位置進(jìn)行修正,即地理編碼不能對(duì)測(cè)區(qū)所有條帶圖像進(jìn)行拼接。下面通過分析位置誤差誘因并給出相應(yīng)解決策略,以保證可實(shí)施聯(lián)合拼接方法。

    2.1 特征拼接的地理位置誤差誘因及解決策略

    SSS 圖像地理位置由拖魚推算得到,定位粗糙,造成相鄰條帶共視目標(biāo)位置不統(tǒng)一。如圖2 所示,條帶1 和2中公共覆蓋區(qū)內(nèi)的相同目標(biāo)P1 和P2 因各自條帶定位及船姿等因素影響,地理坐標(biāo)不同;條帶2 與條帶1 和3 基于SURF 特征匹配轉(zhuǎn)換后,出現(xiàn)了三套坐標(biāo),這與實(shí)際不符,且受限于SSS 作業(yè)和圖像匹配特點(diǎn),無法進(jìn)行改正。將所有待拼接圖像平均分組,底層組圖像僅為2 或3 幅圖像[19]。

    為盡量避免位置漂移問題,三幅圖像的旋轉(zhuǎn)、縮放參數(shù)計(jì)算如下:

    (1)旋轉(zhuǎn)

    旋轉(zhuǎn)角度均分到兩幅圖像中,不改變兩幅圖像間的相對(duì)旋轉(zhuǎn)角度,同時(shí)旋轉(zhuǎn)一半角度,旋轉(zhuǎn)角度大小相同,方向相反,避免了位置漂移現(xiàn)象。

    (2)縮放

    SSS 圖像的地理編碼在地理框架下進(jìn)行,縮放尺度幾乎為1,為后續(xù)基準(zhǔn)重新確定需要,給出旋轉(zhuǎn)后圖像像素尺寸計(jì)算方法。左、右條帶圖像的像素尺寸為r,配準(zhǔn)得到的縮放參數(shù)為s,則拼接后圖像的像素尺寸rn可近似表示為[19]:

    2.2 多條帶圖像拼接后的地理基準(zhǔn)確定

    TIFF 存儲(chǔ)圖像需提供左上角的地理坐標(biāo)和像素尺寸。在所有匹配點(diǎn)對(duì)中計(jì)算坐標(biāo)差異極小的若干點(diǎn),取坐標(biāo)均值作為位置基準(zhǔn),推算得到圖像左上角的地理坐標(biāo)。當(dāng)多條帶圖像進(jìn)行拼接時(shí),根據(jù)匹配結(jié)果調(diào)整基準(zhǔn)坐標(biāo)(圖3 所示),確定位置基準(zhǔn)[19]。

    3 聯(lián)合拼接方法

    綜合前述方法,最終給出聯(lián)合SURF 特征和地理編碼的大區(qū)域側(cè)掃聲吶圖像高效、高質(zhì)量的拼接流程,它實(shí)則是一系列圖像間的兩兩拼接,流程如圖4 所示[18]。

    4 實(shí)驗(yàn)及分析

    為驗(yàn)證算法的有效性,在深圳某水域采用拖曳作業(yè)模式進(jìn)行了側(cè)掃聲吶測(cè)量,測(cè)區(qū)水深在12 米左右,采用Edgetech-4200 設(shè)備。船速保持在4-5 節(jié)。設(shè)計(jì)條帶數(shù)目為13,掃幅為200 米,采用往返測(cè)量模式,條帶間重疊度約為50%。

    圖2 多條帶圖像拼接時(shí)的地理位置誤差示意圖

    圖3 多條帶連續(xù)匹配存在的3 種情形(表示匹配,×表示不能匹配)

    圖4 多條帶側(cè)掃聲吶圖像聯(lián)合拼接流程

    為驗(yàn)證基于幾何變換的分塊SURF 特征匹配方法的可行性,選取實(shí)驗(yàn)區(qū)兩條測(cè)線,依次進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、裁剪、分塊SURF 特征提取、整體匹配運(yùn)算,結(jié)果如圖5 所示。從圖5特征匹配結(jié)果可看出匹配點(diǎn)對(duì)的對(duì)應(yīng)關(guān)系與實(shí)際情況吻合,對(duì)應(yīng)真實(shí)特征點(diǎn)所在位置[18]。

    分別對(duì)這兩個(gè)條帶基于地理編碼全圖SURF 特征提取,全部SURF 特征點(diǎn)對(duì)參與匹配計(jì)算,耗時(shí)分別為97s、23s 和5s。基于幾何變換的分塊SURF 特征提取、匹配效率最高。

    為進(jìn)一步驗(yàn)證方法的有效性,對(duì)實(shí)驗(yàn)區(qū)10 個(gè)條帶依次進(jìn)行基于幾何變換的分塊SURF 特征提取、兩兩圖像整體匹配,并計(jì)算匹配點(diǎn)對(duì)數(shù)目及變換模型參數(shù)。

    圖5 幾何變換處理及SURF 特征匹配結(jié)果(從左到右依次為:旋轉(zhuǎn)、裁剪、特征匹配結(jié)果)

    對(duì)條帶1-5 分別進(jìn)行基于幾何變換的分組SURF 特征拼接(改進(jìn)特征拼接方法)、傳統(tǒng)固定條帶1 旋轉(zhuǎn)變換其余4 個(gè)條帶SURF 特征拼接,耗時(shí)及共視特征點(diǎn)對(duì)平均坐標(biāo)偏差對(duì)比如下:改進(jìn)方法共視特征點(diǎn)對(duì)平均坐標(biāo)偏差從傳統(tǒng)方法的6.18m 降低到1.07m,滿足了海底目標(biāo)位置定位所需的精度要求;5 個(gè)條帶SURF 特征拼接耗時(shí)由135s 降低到30s,滿足了程序?qū)崟r(shí)處理的要求。

    對(duì)測(cè)區(qū)10 個(gè)條帶進(jìn)行圖像拼接,圖6 為測(cè)區(qū)10 個(gè)條帶地理拼接結(jié)果經(jīng)過基準(zhǔn)調(diào)整后進(jìn)行地理編碼拼接,在拼接處有偏差,但幅度較小,證明了聯(lián)合SURF 特征與地理編碼的大區(qū)域多條帶側(cè)掃聲吶圖像拼接方法的可行性[19]。

    圖6 10 個(gè)條帶地理拼接結(jié)果

    5 結(jié)論

    針對(duì)大區(qū)域多條帶側(cè)掃聲吶圖像拼接過程中存在的問題及商業(yè)軟件的不足,給出了基于幾何變換的側(cè)掃聲吶圖像SURF 特征分塊提取、匹配方法和SURF 特征拼接后圖像位置的糾正策略,實(shí)現(xiàn)了聯(lián)合SURF 特征和地理編碼的多條帶側(cè)掃聲吶圖像拼接,實(shí)現(xiàn)了海底地貌“一張圖”的精細(xì)獲取。

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