[发明专利]一种地形崎岖不平海底的侧扫声呐图像匹配拼接方法

权利要求书

1.一种地形崎岖不平海底的侧扫声呐图像匹配拼接方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：将侧扫声呐数据进行解析获取原始侧扫声呐图像；

步骤2：对原始侧扫声呐图像进行预处理，包括：斜距校正、速度校正、灰度校正；

步骤3：构建侧扫声呐图像数据集：对侧扫声呐图像集进行数据标注，将侧扫声呐图像数据中具有明显区域特征图像标注为一类，包括：海山、海沟、洋中脊，其他平坦区域为另外一类，得到标注后的数据集；

步骤4：搭建语义分割神经网络，使用步骤3中标注后的数据集对网络进行训练，得到侧扫声呐图像的神经网络分割模型；

步骤5：用训练好的神经网络模型对待匹配拼接的两帧侧扫声呐图像进行分割，对分割后的图像进行模板匹配，从而获取两张侧扫声呐图像的相对位置；

步骤6：结合步骤5获取的待匹配侧扫声呐图像相对位置信息，对步骤5待匹配拼接的两帧侧扫声呐图像进行泊松融合，对泊松融合之后的图像再利用最大值融合方法进行融合获得最终的侧扫声呐图像。

2.根据权利要求1所述的一种地形崎岖不平海底的侧扫声呐图像匹配拼接方法，其特征在于：步骤2所述斜距校正包括：

首先对侧扫声呐图像进行海底基线提取，考虑海底地形的侧扫声呐斜距模型的计算公式为：

其中O'B'为校正后的平距，OB为斜距，H-h为声呐距离海底各点的垂直高度。

3.根据权利要求1所述的一种地形崎岖不平海底的侧扫声呐图像匹配拼接方法，其特征在于：步骤2所述速度校正包括：利用侧扫声呐数据中的经纬度信息，每次计算一段相同间隔声呐数据的平均速度，然后对图像进行速度补偿。

4.根据权利要求1所述的一种地形崎岖不平海底的侧扫声呐图像匹配拼接方法，其特征在于：步骤2所述灰度校正采用时变增益方法、波束模型方法或Retinex方法进行灰度校正。

5.根据权利要求1所述的一种地形崎岖不平海底的侧扫声呐图像匹配拼接方法，其特征在于：步骤4所述语义分割神经网络采用U-net语义分割网络。