本发明涉及图像处理,特别涉及一种应用于高频多波束声纳的图像拼接算法。
背景技术:
1、高频多波束声纳是目前海洋目标探测尤其是小目标探测的重要仪器,主要应用于海洋中近距离目标的精确定位和分类。深海型侧扫声纳可以显示微地貌形态和分布,还能进行小目标探测,可以得到连续的有一定宽度的二维海底声图。但是目前普遍存在中部盲区问题,因此需要通过对高频多波束声纳的探测图像的拼接来达到弥合深海型侧扫声纳的中部盲区的目的,为用户提供完整的声纳图像。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种应用于高频多波束声纳的图像拼接算法,以解决背景技术中的问题。
2、为解决上述技术问题,本发明提供了一种应用于高频多波束声纳的图像拼接算法,包括:
3、步骤一、计算有效图像范围:根据获取的声呐参数和姿态信息,计算出声纳图像中有效的图像范围;
4、步骤二、计算相邻两帧探测范围的相对位置:通过载体的经纬度信息或运动信息,计算出相邻两帧时刻声纳的位移,进而计算出两帧有效探测范围的相对位置;
5、步骤三、截取叠加成弥合图像:根据相邻两帧的有效图像范围的相对位置和侧扫声纳的中部盲区的宽度确定当前帧图像的截取大小,然后计算出当前帧截取图像的下边界位置,最后叠加输出弥合图像。
6、在一种实施方式中,所述步骤一具体包括:
7、获得声呐波束数据后,设图象上的点的坐标为(n,θ),其中n为采样点数,θ为水平方位角。
8、结合深度信息确定所测海底区域有效图像范围的波束数据,公式如下:
9、
10、其中,f为采样频率、c为声速、是声纳俯仰角、h为声纳距海底深度。
11、在一种实施方式中,所述步骤二具体包括:
12、以公式(2)确定相邻两帧间的位移d:
13、
14、其中,r是地球半径、和分别是相邻两帧经纬度。
15、在一种实施方式中,所述步骤三具体包括:
16、以公式(3)确定裁剪宽度w,公式如下:
17、w=f×ns×c×cosθl+f×ns×c×cosθr (3)
18、其中,(ns,θl)和(ns,θr)为裁剪数据的两侧数据坐标且满足公式(1),θl和θr互为相反数,w大于等于侧扫声纳的中部盲区的宽度;
19、以公式(4)确定当前帧截取图像的下边界位置ld,公式如下:
20、
21、其中,llast为上一帧截取图像的上边界位置,hlast为上一帧时刻声纳距海底深度,h为当前帧时刻声纳距海底深度;
22、由于载体运动姿态不会剧变,用上一帧与当前帧时刻声纳的间距d确定当前帧截取图像的上边界位置l,如公式(5)所示:
23、
24、以宽度为w,上下边界分别为l和ld所确定的图像即为截取图像,将其与过往帧截取图像拼接后为弥合图像。
25、本发明提供的一种应用于高频多波束声纳的图像拼接算法,基于高频多波束声纳图像实现对深海型侧扫声纳的中部盲区补盲,用于弥合深海型侧扫声纳的中部盲区的补盲,声纳图像信息上传至经纵向累计叠加,为用户提供中部盲区图像。首先结合声纳参数与姿态信息确定有效图像范围,其次通过声纳的经纬度信息或运动信息计算出相邻两帧探测范围的相对位置,最后截取叠加声纳图像来弥合盲区。本发明的算法运算效率高,对硬件要求低,可在笔记本上实现。
1.一种应用于高频多波束声纳的图像拼接算法,其特征在于,包括:
2.如权利要求1所述的应用于高频多波束声纳的图像拼接算法,其特征在于,所述步骤一具体包括:
3.如权利要求2所述的应用于高频多波束声纳的图像拼接算法,其特征在于,所述步骤二具体包括:
4.如权利要求3所述的应用于高频多波束声纳的图像拼接算法,其特征在于,所述步骤三具体包括: