[发明专利]一种前视声纳波束域图像拼接方法

说明书

本发明公开了一种前视声纳波束域图像拼接方法，包构建表达域映射星座图，形成波束域和图像域之间数据转换关系；根据表达域映射星座图，拆分声纳实际运动，构建旋转运动、位移运动模式下表达域映射模型；采用实测临近帧声纳图像，以前一帧图像为基准，将声纳实际运动情况按旋转运动、位移运动进行分解，对后一帧图像参照表达域映射模型进行图像形变运算，实现两幅图像中目标重合；对目标已重合的两幅波束域图像，采用Laplace金字塔分层融合策略进行图像融合；采用前视声纳序列图像，进行连续多帧数据波束域拼接运算，通过插值展开到图像域中。本发明很好的去除图像与拼接中产生的边缘接缝，消除扇形展开插值运算拼接时出现的伪目标值。

技术领域

本发明属于数字图像处理技术，涉及一种前视声纳波束域图像拼接方法，特别是一种基于表达域映射模型的前视声纳波束域图像拼接方法。

背景技术

图像拼接是一种将同一场景不同视角中具有重叠区域的图像组合在一起，形成宽视野、信息丰富图像的过程。图像拼接在数字图像处理中起着至关重要的作用，成为摄影制图、计算机视觉、图像处理和计算机图形学中的一个热门领域，广泛应用于遥感、航空航天、虚拟现实、医学成像、三维重建等领域。

前视声纳图像现有的拼接方法，主要是参照光学图像拼接的方式进行，通过特征提取并进行几何形变或是通过灰度配准补偿旋转和平移的方式来完成两幅待拼接图像内容上的对准，之后通过最优拼接线、小波变换、多尺度变换等算法实现接缝去除、重叠部分融合等功能，最终得到拼接图像。但声纳数据以矩形图像形式存储于波束域中，拼接过程中需要将数据从波束域转换到图像域，采用的插值运算一般是参照待插值点周围N个像素点的灰度值结合相应的滤波器实现。扇形的外边缘插值计算缺乏足够的邻域点参与，导致插值所得边缘灰度值跳变明显，在拼接时需要采用增加模板等方式予以消除，否则会留下明显的扇形边缘，增加了拼接的复杂度和计算耗时；图像域中的扇形图像，插值点的灰度值为近似计算得出，而拼接时会出现两幅图的插值点值与真实点值的融合，如果融合策略选取不当，容易出现真实点值被弱化甚至取代的问题，出现伪目标值，影响拼接效果；图像域中扇形图像在显示过程中，必定会在扇形区域之外留下大量的无像素区域。图像拼接时，无像素区域也会参与计算，增加了计算开销。

发明内容

针对上述现有技术，本发明要解决的技术问题是提供一种基于表达域映射模型的前视声纳波束域图像拼接方法，结合声纳成像原理构建声纳数据从波束域到图像域转换的表达域映射星座图，提出声纳运动模式下的表达域映射模型，使待拼接图像中目标重合，实现了声纳数据的波束域拼接。

为解决上述技术问题，本发明的一种前视声纳波束域图像拼接方法，包括以下步骤：

步骤1：采集前视声纳图像数据并以二维图像形式存储在波束域下，图像横轴代表声纳波束数N，纵轴代表每条波束的采样点数M；

步骤2：根据前视声纳参数，包括波束数N，每个波束采样点数M和单位水平开角θ₀，构建表达域映射星座图，形成采样点在波束域的坐标与在图像域的坐标的对应关系；

步骤3：根据表达域映射星座图，拆分声纳实际运动模式，分别构建声纳在旋转运动、位移运动两种运动模式下的表达域映射模型，所述模型分别反映声纳在所述两种运动模式下波束域数据中每个采样点随声纳运动的形变情况；

步骤4：采用实测临近帧声纳图像，以其中前一帧待拼接图像为基准，将声纳实际运动情况按旋转运动、位移运动进行分解，对后一帧待拼接图像参照步骤3中旋转运动、位移运动两种运动模式下的表达域映射模型进行图像形变运算，实现两幅待拼接图像中目标的重合；

步骤5：对目标已重合的两幅波束域待拼接图像，采用Laplace金字塔分层融合策略进行图像的融合；

步骤6：采用实测前视声纳序列图像，按照步骤3-5分别进行连续多帧数据的波束域拼接运算，并通过插值展开到图像域中显示。