一种基于图像匹配的吊放式声呐方位修正方法

姚新，刘征宇，吴楚楚，张磊磊



一种基于图像匹配的吊放式声呐方位修正方法

姚新1,2，刘征宇3，吴楚楚2，张磊磊2

(1. 水声对抗技术重点实验室，上海201108；2. 上海船舶电子设备研究所，上海201108； 3. 海军驻上海地区水声导航系统军事代表室，上海201108)

探讨了一种基于图像匹配的吊放式声呐方位修正方法。采用二值分割的图像特征匹配方法，并通过图像分割，保证了较高的精度和时效性。此方法可以很好地适用于背景较为稳定的环境；通过设计合适的时变模板，可有效克服背景起伏较大引起的图像失配问题。经仿真数据和实际数据的验证，对于背景缓慢变化的图像，方位修正的准确率达到100%，对于背景剧烈变化的图像，方位修正的准确率优于80%。

吊放式声呐；图像匹配；方位修正；二值分割

0 引言

吊放式声呐广泛应用于直升机、舰船和码头，可用于监视、侦测海洋环境、海洋生物和水下人类活动。由于平台和成本限制，吊放式声呐往往没有安装指向罗经和姿态伺服器，受涌浪影响，声呐在水下必然存在旋转和摆动。缺少姿态补偿时，声呐图像将存在左右抖动的现象。通过图像匹配技术，获取当前图像航向偏移量，可有效修正吊放式声呐图像左右抖动的现象。

时效性和匹配精度是图像匹配算法的两个重要指标。目前的图像匹配方法基本上分3类：基于区域的匹配方法[1,2]，基于特征的匹配方法，基于解释的匹配方法[3]。基于区域的方法中，交叉相关方法时效性较高，但匹配精度较差；互信息交互方差的方法匹配精度较高，时效性较差。基于特征的方法，时效性较高，但匹配精度依赖于特征提取的质量。基于解释的图像匹配方法建立在对图像正确解释的基础上，从而对于图像的质量和先验知识的要求较高。考虑吊放式声呐除了航向变化同时存在纵横摇变化，导致波束照射至水底或水面时，引起声呐图像混响背景剧烈变化。结合不同方法的优势，本文考虑使用基于二值分割的图像特征匹配方法，并通过图像分割，保证较高的匹配精度和时效性。

1 图像方位修正算法

1.1 图像分割

图像分割指把图像分成若干等分，压缩、集中栅格中有用的图像信息，即在不失去所关心的图像特征的同时缩小图像，从而减少遍历像素数。多分辨率[4-6]是图像栅格的一种衍生，可大量减少模板匹配遍历的像素数，同时具有很高的鲁棒特性。

依据精度要求，对二维图像作图像分割，假设原始图像为，分割图像的尺寸为，定义图像分割函数1(•)，则图像分割后的图像如下：

在尽可能保留图像局部特征和满足匹配精度的前提下减小图像的尺寸，提高图像匹配的时效性是图像分割的主要原则。因此实际应用中，对图像分割函数1(•)的设计是非常重要的。

1.2 二值分割

二值分割是指特征经是非判断对图象进行二值化处理，这些特征可以是能量、尺寸、边缘或其它任何所关心的特征。在复杂海况下，吊放式声呐俯仰引起的声呐图像混响背景变化往往非常剧烈，边缘、尺寸无法对真实背景进行准确描述。本文以能量为特征对图像进行二值化处理，定义能量特征提取函数2(•)，则二值化后的图像如下：

(3)

1.3 修正算法

模板匹配的基本原理是根据某个相似性测度原则，计算当前图像和参考模板的相关值，然后根据相关值的大小和位置来判定当前图像的偏移信息。定义模板，则匹配输出相关矩阵的元素为：

(5)

当∈0时，即模板为图像0中以(0,0)为左上点的尺寸为的区域，0尺寸为×，容易得到：

(7)

(8)

依据相关原则，当0满足域值时，图像偏移量为：

(10)

则偏移修正后图像为：

式中：为图像相关中心检测阈值，根据实际信噪比或信混比设定。和分别为实时图像的行和列偏移量。

1.4 模板的选择

模板匹配的优化策略主要是模板更新及区域特征提取，从而减小计算量、保持鲁棒性。当声呐纵横摇变化率较小时，参考模板可选择时间序列上的任意一帧；反之，参考模板需要对时间序列上连续多帧进行统计后获得；统计时间窗的大小与时效性密切相关，时变的模板往往具有更好的鲁棒性。当图像处在具有先验知识的恒定区域时，可缩小模板的尺寸，以提高时效性和准确性。时变模板的更新方法如下：

2 试验结果及分析

原理验证如图1和图2所示，图1(a)为仿真图像，作为模板；图1(b)为实时图像，经图1(a)人为偏移(40, 30)获得。图2(a)为实际试验数据图像，作为模板；图2(b)为实时图像，经图2(a)人为偏移(10,0)获得。由图1(c)和图2(c)的相关处理后可知，本文采用的图像方位修正方法对仿真数据有效。

(a) 模板       (b) 实时图像

(c) 相关中心(40,30)        (d) 修正图像(b)

图1 原理仿真

Fig.1 The principle of the S simulation

(a) 模板       (b) 实时图像

(c) 相关中心(10,0)       (d) 修正图像(b)

图2 实际数据人为偏移

Fig.2 The actual image with human migration

考虑吊放式声呐纵横摇引起的声呐图像距离变化很小，且对目标探测和跟踪基本无影响，故对实际数据进行处理时，只对方位进行修正。

当纵横摇变化率较小时，处理结果如图3所示，图3(a)为实际数据时间序列任意选择的一帧图像，作为模板；图3(b)为实时图像。由图3(c)可知，本文采用的图像方位修正方法对单一样本有效。

当纵横摇变化率较大时，使用单一模板处理结果如图4所示。由图4(c)可知，图4(b)的偏移量修正存在偏差，单一模板鲁棒性较差，不适用于背景起伏较大的图像匹配。

(a) 模板       (b) 第56帧图像

(c) 相关中心(-4,0)       (d) 修正图像(b)

图3 稳态背景单一模板处理

Fig.3 Fixed model processing in stable background

(a) 模板       (b) 第1412帧图像

(c) 相关中心(1,0)       (d) 修正图像(b)

图4 非稳态背景单一模板处理

Fig.4 Fixed model processing in unstable background

图5(a)为连续多帧进行统计后获得的图像，作为模板，统计长度为30帧；由图5(c)可知，图5(b)的偏移量修正准确，时变模板适用于背景变化较大的图像匹配，鲁棒性较优。

(a) 模板       (b) 第1412帧图像

(c) 相关中心(-3,0)       (d) 修正图像(b)

图5 非稳态背景时变模板处理

Fig.5 Time-varying model processing in unstable background

不同环境下的多样本处理结果见表1，其中数据1、数据2、数据3为码头系泊数据，期间吊放声呐姿态较为稳定；数据4、数据5为外海锚泊数据，数据4航向变化率较大，纵横摇变化率较小，数据5中航向和纵横摇变化率均较大。本文采用的图像方位修正方法可以很好地适用于背景较为稳定的工作环境；通过设计合适的时变模板，可有效克服背景起伏较大引起的图像失配问题。

表1 图像修正概率

3 结语

本文采用的图像方位修正方法具有较高的时效性和精度，对于背景缓慢变化的图像方位修正的准确率达到100%，对于背景剧烈变化的图像方位修正的准确率优于80%。

数字化的图像方位修正技术，可提高设备的适装性，同时减小设备研制成本；图像经方位修正后，有利于目标的跟踪与识别。

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A method that utilizes image matching instruments to correct the azimuth of dipping sonar

YAO Xin1,2, LIU Zheng-yu3, WU Chu-chu2, ZHANG Lei-lei2

(1. Science and Technology on Underwater Acoustic Antagonizing Laboratory, Shanghai 201108, China;2. Shanghai Marine Electronic Equipment Research Institute, Shanghai 201108, China;3. Office of navl deputation shanghai, Shanghai 201108, China)

This paper discusses a method that utilizes image matching instruments to correct the azimuth of dipping sonar. Simulation data and experimental data satisfactorily verify that this method can well be applied in the relatively stable environment background; and that through designing the appropriate time-varying modal, this method can effectively overcome the image mismatch caused by the big change in environment background.

dipping sonar; image matching; azimuth correction; binary segmentation

O427.9

A

1000-3630(2015)-02-0143-04

10.16300/j.cnki.1000-3630.2015.02.008

2014-12-20;

2015-03-20

姚新(1981－), 男, 江苏无锡人, 高级工程师, 研究方向为声纳信号处理。

姚新, E-mail: yaoxin@189.cn