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Automatic Registration of TOBI Side-Scan Sonar and Multi-Beam Bathymetry Images for Improved Data Fusion 总被引:1,自引:0,他引:1
Deep towed side-scan sonar vehicles such as TOBI acquire high quality imagery of the seafloor with very high spatial resolution but poor locational accuracy. Fusion of the side-scan sonar data with bathymetry data from an independent source is often desirable to reduce ambiguity in geological interpretations, to aid in slant-range correction and to enhance seafloor representation. The main obstacle to fusion is accurate registration of the two datasets.The application of hierarchical chamfer matching to the registration of TOBI side-scan sonar images and multi-beam swath bathymetry is described. This matches low level features such as edges in the TOBI image, with corresponding features in a synthetic TOBI image created by simulating the flight of the TOBI vehicle through the bathymetry. The method is completely automatic, relatively fast and robust, and much easier than manual registration. It allows accurate positioning of the TOBI vehicle, enhancing its usefulness as a research tool. The method is illustrated by automatic registration of TOBI and multi-beam bathymetry data from the Mid-Atlantic Ridge. 相似文献
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论述了基于数据融合的侧扫声纳图像处理的特殊过程。根据现代侧扫声纳系统的特点,提出了利用声线跟踪法进行斜距改正,同时对目标阴影区进行了处理;对文献[1]的灰度不均衡的改正算法进行了改进。利用小波变换检测出灰度突变区,根据剔除突变区后计算的灰度改正系数进行航向上的灰度改正,并用模拟数据和实际数据进行了验证;鉴于波束展宽效应对远场目标造成的拖尾效应,论述了对拖尾效应使用的去卷积的改正算法。 相似文献
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多波束声呐系统与侧扫声呐系统均为海底面探测的重要工具,二者均采用声学方法,在工作原理上存在异同。本文简要介绍了二者的研究进展,分别对其数据处理进行了比对分析,认为多波束声呐处理方法侧重于数据的测量精度,而侧扫声呐则主要侧重于图像处理;归纳了当前二者主要的数据匹配融合方法,包括同名特征融合、基于SURF算法的匹配融合以及特征点融合,从数据采集原理上对数据融合方法进行了深入分析,发现在探头定位、单ping数据点分布以及ping之间的数据定位上存在一定的困难,即使经过一定的处理,二者采集的也非简单的平面图像,故二者的数据融合尚存在一定的难度。 相似文献