基于三次样条函数的侧扫声纳定位数据平滑方法研究

针对侧扫声纳定位采样率与回波采样率不同步的问题,提出基于三次样条函数的定位数据平滑方法,将定位数据与回波数据一一对应,避免声纳图像产生空白区或像素重叠。实验数据结果表明:该方法可对定位数据进行较好的平滑,有效消除拖鱼因航向改变或航迹不稳而产生的航迹线折点,从而消除了声纳图像中的条形、扇形裂缝,解决了由采样率不同引起的声纳图像不连续现象,为后续地理编码图的处理提供了前提。     

联合小波和NLM滤波的侧扫声纳回波信号降噪

为进一步降低侧扫声纳回波信号中非高斯分布的乘性噪声,获取更佳效果的侧扫声纳图像,提出了一种利用小波和NLM(nonlocal means)滤波的组合降噪方法。首先采用同态变换将侧扫声纳回波ping信号中的乘性噪声转换为加性噪声,然后利用小波阈值和NLM滤波对侧扫声纳每ping回波数据实施降噪处理,最后经过小波反变换和指数变换获取降噪后信号和图像。仿真实验和实测数据验证结果表明,该方法适用于侧扫声纳回波信号处理,可以获取较好的图像降噪效果。     

侧扫声纳图像地理编码技术研究

在深入研究侧扫声纳图像地理编码理论的基础上，针对Q—MIPS格式的原始侧扫声纳图像进行了地理编码处理实验，并分析了重采样图像出现裂缝的原因，进而提出了一种较好的解决方法，最后给出了部分实验结果。     

海底测量的相干声纳系统

一、相干声纳系统的特点 人们对回声测深仪、侧扫声纳、多波束测深仪都比较熟悉了,近年来又出现一种可对海底地貌高密度、高精度测量的相干声纳系统。什么是相干声纳(interferometric seabed inspectric sonar)呢?它是一种利用多声板接收回波的振幅、时间和相位差来对海底各点准确定位,并快速采集和处理大量的数据的系统。相干声纳(缩写ISIS)集水深探测技术和成像技术于一体,不仅可以测量水深,而且可以同时给出海底三维立体图、等深图、侧扫声图。     

XTF格式侧扫声纳数据质量评价

通过深入分析XTF格式侧扫声纳数据结构,选取了XTF格式侧扫声纳数据中的定位信息、时间信息、信号强度、船速、测线平直度及数据完整性6个要素作为质量评价指标,开发了XTF格式侧扫声纳数据质量评价软件系统,实现了对批量XTF格式侧扫声纳数据的计算机自动质量评价,具有较强的实用性。     

侧扫声纳图像中央区的自动确定和重建

侧扫声纳是海洋测绘领域的常用设备,为解决侧扫声纳波束模式带来的声纳图像中央区域质量较差的问题,提出了侧扫声纳图像中央区的自动确定和重建方法。首先根据侧扫声纳测量原理,基于波束模式,自动确定侧扫声纳图像的中央区域;然后根据图像强度梯度和像素可靠信息,计算图像重建区域的优先级;最后根据优先级顺序,采用基于样例的方法对中央区进行重建,提高侧扫声纳图像质量。研究表明,重建后的侧扫声纳图像无论是在主观视觉还是客观评价指标方面,都取得了满意的结果。采用本文所提方法得到的重建图像,能够清晰地反映海底特征,具有很好的应用价值。     

基于CAATI技术的条带测深/侧扫声纳系统C3D-LPM

侧扫声纳及多波束测深仪是应用非常广泛的海底地形地貌调查仪器。通过对侧扫声纳和多波束测深优缺点的对比分析,介绍了基于CAATI技术将高分辨率的侧扫图像和高质量的测深数据完美结合,生成高质量的三维图像的条带测深/侧扫声纳系统C3D-LPM,特别介绍了条带测深/侧扫声纳系统C3D-LPM的构造和技术规格。仪器实地使用结果表明,该仪器完全能够满足海洋工程和研究的需求,并具有其独特的技术特点和使用优势。     

侧扫声纳系统在海底障碍物扫测中的应用

针对海道测量中侧扫声纳位置精度低的问题,利用GPS定位数据、单波束水深数据和侧扫数据,研究侧扫声纳扫海测量中海底障碍物信息精化问题。海上试验数据表明：文中提出的多源水声测量信息联合扫测海底障碍物的方法,可改善单一侧扫系统目标探测的精度,对海底目标物扫测具有较好的适用性。     

基于虚警函数的侧扫声纳水下目标实时检测方法

研究了侧扫声纳系统进行水下目标探测过程中目标信号的检测问题。通过分析海底回波信号的统计模型及其参数的估计,讨论了目标信号对统计模型拟合的影响规律,提出了侧扫声纳回波信号虚警函数和虚警率的概念,及其对Ping信号中目标信号的检测方法。算例结果表明,回波信号的三种分布模型中K分布拟合程度最优,在相同虚警率的条件下,基于K分布的虚警函数目标检测率最高。该法可为侧扫声纳回波信号中目标的实时报警提供技术支撑。     

可变尺度区域拟合模型的侧扫声纳分割方法

为解决现有侧扫声纳图像目标分割准确度不高的问题,提出一种联合最大熵去噪和可变尺度区域拟合模型的侧扫声纳图像分割方法。首先,计算图像一维熵,基于最大熵原则对侧扫图像进行降噪处理,提高图像质量,并根据峰值信噪比评判降噪效果;然后基于可变尺度区域拟合模型,采用高斯核函数对分割活动轮廓进行约束,分割降噪后的侧扫声纳图像。通过对含有不同目标物的侧扫声纳图像进行分割实验,验证了联合最大熵去噪和可变尺度区域拟合模型的有效性。