一种前扫声纳图像序列拼接方法

摘要

本发明涉及一种前扫声纳图像序列拼接方法。本方法实施的步骤如下：通过声纳图像预处理来去除声纳图像的噪声以及提高声纳图像的对比度；通过特征点双重检测来提高声纳图像特征点检测的精度；通过特征点对双重校验来提高特征点对匹配的精度；通过序列图像单应矩阵求解来拼接声纳图像序列；图像融合通过直方图规范化算法来调整待拼接的图像的亮度并通过边界保持的加权平滑算法来实现声纳图像的无缝拼接。本发明的方法能够解决DIDSON在水下监测过程中，声纳图像分辨率低、探测范围视角小的问题；通过声纳图像序列拼接，将一系列声纳图像拼接成一个分辨率高、大范围的声纳图像，使DIDSON能够同时监测较大范围的水下环境。

主权项

一种前扫声纳图像拼接方法，其特征在于：通过下列步骤实现声纳图像序列的无缝拼接：(1)声纳图像预处理：去除声纳图像的噪声以及提高对比度；(2)特征点双重检测：为提高声纳图像特征点的检测精度；(3)特征点对双重校验：为提高特征点对匹配的精度；(4)序列图像单应矩阵求解：用于拼接声纳图像序列；(5)图像融合：为消除声纳图像拼接后的接缝；所述步骤(4)中的序列图像单应矩阵求解的具体步骤是：序列图像单应矩阵求解的具体步骤是：①相邻图像变换矩阵的求解：在声纳实际拍摄过程中，近似满足透视变换模型，两幅图像之间的对应关系由一个3×3的平面透视变换矩阵来表示：X₁＝H₂₁X₂      (1)式中，X₁表示为(x₁,y₁,1)^T，X₂表示为(x₂,y₂,1)^T，(x₁,y₁)和(x₂,y₂)是一对匹配点；单应矩阵H是一个3×3的满秩矩阵，表示为：通过前面提到的特征点匹配方法，已经得到了N个匹配点对，注意这里的N≥4才可以计算单应矩阵H，但是仅用4个匹配点对所计算出的结果是无法保证精度的；②序列图像变换矩阵的求解：对于序列图像的拼接，选择将第一幅作为基准图像，将后续传入的所有图像都映射到第一幅图像中；显然，序列图像中相邻帧具有较大的相关性；如果通过直接求后续图像和第一幅图像的特征点对来求解单应矩阵，可能会发生特征点对不足或者误匹配的问题，为避免发生特征点对不足或误匹配影响拼接的问题，采用寻找相邻两幅图像之间的特征点对提高求解精度，得到相邻两幅图像之间的特征点对，可进行相邻两幅图像单应矩阵的求解；X_j＝H_j+1,jX_j+1      (2)其中j＝1,2,3,4……；通过上述公式可以求解后续图像与第一幅图像之间的单应矩阵H_j+1,1为：其中j＝1,2,3,4……。