[发明专利]一种基于周围变化的侧扫声呐图像纹理失真区域修复方法

说明书

本发明公开了一种基于周围变化的侧扫声呐图像纹理失真区域修复方法，包括以下步骤：步骤S1，自动搜索图像纹理失真区域；步骤S2，修复侧扫声呐图像纹理失真区域，包括：步骤S21，在所述步骤S1搜索到的所有纹理失真区域中，选择待修复区域和样本区域；步骤S22，定义修复模板的尺寸；步骤S23，计算图像块的权值；步骤S24，选择待修复块，然后寻找与待修复块像素方差最小的样本块；步骤S25，将所述样本块中的像素通过弱相关匹配到待修复块内，以修复待修复块；步骤S26，更新待修复区域的边界，然后再重复执行所述步骤S21到步骤S25，直至修复待修复区域。采用本发明可以获取高质量海底地貌图像，同时解决海上风电场建设和后续安全运行监测难题。

技术领域

本发明涉及一种基于周围变化的侧扫声呐图像纹理失真区域修复方法。

背景技术

海上风电、桥梁等海洋工程建设中，对水下地形地貌特征以及地质的分布 变化特征有较高的要求，相较基于单波束测深系统或多波束测深系统获取海底 地形地貌信息的传统方法，侧扫声呐是基于声学散射原理来探测海底地形的， 侧扫声呐系统工作时，换能器基阵向两侧发射脉冲声波，声波按球面波形式向 外传播，碰到海底或者水中物体时发生散射，反向散射波沿原传播路线返回被 换能器接受，反映在记录纸或者显示器上，侧扫声呐分辨率是多波束测深分辨 率的50到100倍，是获取海底精细地貌信息的有效手段。

侧扫声呐图像处理是获取高质量海底地貌信息的关键，侧扫声呐系统测量 时，丢失Ping、丢失回波、异常回波等问题时常发生，常导致侧扫声呐瀑布图 像中出现空白、异常灰度变化，导致形成的侧扫声呐图像对海底出现异常解译， 因此需要对这些纹理失真区开展修复，确保侧扫声呐图像对海底的正确表达； 为了消除异常回波区的影响，目前主要采用人工方法，通过人工判读纹理失真 区的存在，然后借助周围像素的灰度值，通过平均内插或中值内插来实现纹理 失真区的修复；平均内插即借助修复区周边正常像素的灰度值，通过算术平均， 计算插补像素的灰度值来实现修复；平均内插法简单，易于实现，但常导致修 复区灰度变化差异非常小，修复后的图像出现同灰度值或差异很小的灰度值， 海底的纹理变化特征缺失；中值插值法与均值插值法思想近似，即借助周边像 素的灰度值，通过寻求周边像素灰度序列的中值替代异常像素的灰度值，进而 实现异常像素的修复；当采用的周围像素灰度相同时，修复的相邻像素灰度值 变化较小，难以反映海底的纹理变化特征。因此，目前需要一种修复方法来解 决这一问题。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺陷而提供一种基于周围变化的侧扫 声呐图像纹理失真区域修复方法，以获取高质量海底地貌图像，并有效的解决 海上风电场建设和后续安全运行监测难题。

本发明所述的一种基于周围变化的侧扫声呐图像纹理失真区域修复方法， 包括以下步骤：

步骤S1，自动搜索图像纹理失真区域，包括采用以下步骤S11或步骤S12 实现侧扫声呐图像纹理失真区域的自动搜索；

所述步骤S11，在侧扫声呐图像中先从上往下沿着海底线移动观察，然后 在海底线周围从左往右移动观察，并根据观察到的海底线的异常变化搜索纹理 失真区域；

所述步骤S12，根据侧扫声呐图像的失真特征搜索纹理失真区域；以及

步骤S2，修复侧扫声呐图像纹理失真区域，包括以下步骤：

步骤S21，在所述步骤S1搜索到的所有纹理失真区域中，选择尺寸最大的 纹理失真区域作为待修复区域，在侧扫声呐图像的所有纹理完整区域中选择位 于所述待修复区域附近且与该待修复区域纹理最接近的纹理完整区域作为样 本区域；

步骤S22，根据侧扫声呐图像的分辨率以及图像纹理的复杂程度定义一修 复模板的尺寸，利用该修复模板从上到下从左往右依次遍历待修复区域内的像 素，包括：将待修复区域与样本区域进行模板匹配，并在样本区域内逐像素搜 索，选择与待修复区域的位于修复模板内像素的方差最小的区域块，以该区域 块直接替换待修复区域的相应位置；