[發明專利]一種針對多波束前視聲納成像數據的階梯形均值濾波方法

有效

• 申請號: 201210323818.8
• 申請日: 2012-09-04
• 公開（公告）號: CN102867292A
• 公開（公告）日: 2013-01-09
• 發明（設計）人: 李慶武;曹曄鋒;霍冠英;周妍;馬國翠
• 申請（專利權）人: 河海大學常州校區
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 南京縱橫知識產權代理有限公司 32224
• 代理人: 董建林

技術領域

本發明屬于圖像處理技術領域，涉及聲納圖像濾波方法，具體是一種借鑒光學圖像處理中的平滑線性濾波器，針對多波束前視聲納圖像進行去噪的方法。

背景技術

圖像在數字化采集、傳輸過程中常受到成像設備與外部環境噪聲干擾等影響，含有各種各樣的噪聲。數字圖像在使用過程中經常需要首先對其進行濾波來降噪。圖像的空間域濾波是在圖像空間借助濾波掩模進行鄰域操作完成的，其主要思路是：首先確定濾波掩模，在掩模內對待處理像素進行濾波操作，然后在待處理圖像中逐點地移動掩模，重復上述操作，直到符合終止條件。對于圖像中每一點，濾波器在該點的響應通過事先定義的關系來計算?？臻g域濾波一般可分為線性空間濾波和非線性空間濾波。

[Rafel?C.Gonzalez,Richard?E.Woods,ed.Digital?Image?Processing.2nd?ed.New?Jersey:Pretice?Hall,2002.116-123.]書中提到的均值濾波是傳統的線性空間域濾波方法，該傳統方法的基本原理是采用濾波掩模確定的鄰域內像素的平均灰度值代替圖像中每個像素點的值，這種處理減小了由隨機噪聲引起的圖像灰度級的尖銳變化，以達到抑制或是去除噪聲的目的。

近年來，隨著科學技術的高速發展，人類對覆蓋地球總面積70%的海洋的認識逐漸深化，由于海洋環境的復雜性，聲波成為信息在水中遠程傳輸的最佳媒介，而其中成像聲納在海洋開發和水下探測中越來越受到人們重視。目前，技術比較成熟、使用較廣泛的成像聲納有側掃聲納和前視聲納。前視聲納的研究開展較晚，但發展很快，現已廣泛應用于沉底目標的探測、自主式水下機器人的障礙物識別等。前視聲納包括單波束機械掃描聲納、多波束預成電子掃描聲納和三維成像聲納。多波束預成電子掃描聲納也稱多波束前視聲納，具有較高的成像速率和較高的分辨率。

多波束前視聲納主要作為水下機器人的傳感成像設備，承擔著發現水下機器人前方目標，對目標定位、識別的任務，其作用相當于人類的視覺部分。該聲納以其換能器基陣為圓心，在固定的夾角范圍內同時發射多個聲波波束，并同時接受回波信號。聲納系統將采集到的回波信號進行處理，將回波信號轉換成圖像格式，并按照設定的數據格式進行存儲。由于多波束前視聲納是對一個扇形區域進行掃描和成像的，而其存儲的聲納數據只是對固定角度和固定行距的回波點像素的描述，如果將聲納成像數據直接在計算機屏幕上進行可視化顯示，所成是矩形圖像，這就不能將實際的扇形區域圖像真實地呈現出來。因此，針對多波束前視聲納成像數據，需要進行數據可視化處理，這樣顯示出來的圖像才能較好地還原實際掃描的扇形區域。

目前，現有的聲納圖像顯示軟件對多波束前視聲納圖像進行均值濾波時，先對多波束前視聲納成像數據進行數據可視化處理，生成扇形圖像后，再運用傳統掩模模型對圖像進行濾波處理。由于對聲納成像數據可視化處理是根據成像數據進行插值計算后對計算機顯示器的像素點進行填充，因而可視化處理后的圖像中部分信息是聲納成像數據放大后的結果，因此對可視化處理后的圖像進行濾波過程中存在對放大后的噪聲的處理，這樣采用傳統均值濾波方法就不能較好地抑制或是去除圖像噪聲。

發明內容

對于傳統均值濾波對多波束前視聲納圖像去噪效果不佳的缺點，本發明提供一種針對多波束前視聲納成像數據的階梯形均值濾波方法。針對多波束前視聲納成像特點和聲納回波點的空間相關性，引入新的濾波思路，并借鑒傳統均值濾波對多波束前視聲納成像數據進行階梯形均值濾波。

本發明實現上述目的的技術方案是對多波速前視聲納成像數據進行階梯形均值濾波，將濾波后的聲納成像數據進行可視化，生成去噪后的多波束前視聲納圖像。

一種針對多波束前視聲納成像數據的階梯形均值濾波方法，包含以下步驟：

（1）將表示單幀聲納圖像的成像數據保存到列向量M；

（2）已知多波束前視聲納的波束數n，計算列向量M的元素個數t，并將的結果記為m；定義一個m行、n列的成像數據矩陣A，將列向量M中的數據值依次填充到矩陣A；定義一個m行、n列零矩陣B；

（3）建立一個階梯形掩模模型；

（4）計算階梯形掩模中各點的掩模系數；

（5）依據成像數據矩陣A確定掩模中各點對應的數據值，若點在矩陣A中無對應值，則該點置空；

（6）對掩模中剩余點是否都有對應值進行判定，采用對應方式進行卷積處理；

（7）完成成像數據矩陣A中所有數據值的濾波，得到階梯形均值濾波后的成像數據矩陣B；