CN112130155A - 一种导航声纳灰度图像时变增强方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提出了一种导航声纳灰度图像时变增强方法。针对声纳灰度图像存在低分辨率、低信噪、灰度非均匀，导致经典时变增益处理方法在工程应用中适应性差情况，本发明首先基于温度、盐度和压强环境参数评估水下声速值；其次结合经验方法，利用声纳工作的脉宽、水平开角等参数，计算不同距离段上的基础吸收系数；再次利用近程反射与中段典型目标的回波幅度统计值，评估不同距离段的衰减系数；最后利用远端背景噪声和中程噪声的回波幅度值，评估不同距离段的散射系数，最终完成声纳灰度图像的校正增强。

Description

一种导航声纳灰度图像时变增强方法
技术领域
本发明属于声纳图像处理领域，特别涉及时变增益中吸收系数、散射系数、衰减系数的在线评估。
背景技术
受到低分辨率、低信噪比和探测距离非线性损失影响，声纳图像成像质量比光学图像、声纳图像质量低、灰度不均匀，且存在大量的高斯噪声和斑点。时变增益作为声纳图像预处理的重要手段，主要是通过近似评估计算背景噪声和混响的功率，实现增益控制，可以抑制甚至抵消声纳成像图像灰度不均匀、不连续缺陷，进而消除目标图像边缘断裂、轮廓不连续现象，最终提高声纳图像目标检测、目标分割和目标识别的成功概率。
时变增益在工程应用中，主要是利用工程经验设定吸收系数、反射系数和衰减系数，从而完成声纳图像的校正和增强；而在实际工作场景中，受到背景声场、地形地貌影、探测介质变化和换能器干扰影响，水声在水下的传播和损失存在非线性变化的情况，基于固定值的时变增益方法存在适应性差的情况，时变增益方法在实验场地的测试效果往往依赖工作人员的经验，对设备使用人员有着比较高的要求。时变增益参数和探测场景不匹配，导致声纳图像处理效果往往比较差，声纳灰度图像存在边缘断裂、轮廓不明显等情况，给水下目标探测、提取、识别的造成了较大的困难。
发明内容
本发明针对时变增益参数选取依赖人工经验、适应性差的情况，提出一种基于时变增益的导航声纳灰度图像校正方法。
为了解决上述技术问题，本发明通过以下技术方案实现：
步骤1：在工作环境稳定、参数已知时，使用弗莱伊-皮优公式计算当前环境下的声波速度；否则使用下式估计声速：
c＝1450+4.21T-0.03T2+1.14(S-35)+0.175P；
其中T、S、P分别代表温度、盐度和气压；
步骤2：给定一个基础吸收系数α0，并按照下式计算不同距离上的吸收系数：
Figure BDA0002708175600000011
其中c是声速，τ是脉宽，θ是以弧度为单位的水平开角，r是距离；
步骤3：声纳近端全部方向的前若干个距离单元求取平方根作amp，作为声纳发射强度的比对基数，遍历全部方向上中段前后若干个距离单元，获取最大幅度值，并按照下式计算衰减系数向量：
Figure BDA0002708175600000021
选取最大的散射系数βmax＝max(β0)及其对应的距离dβ，按照下式更新其他距离段的衰减系数：
Figure BDA0002708175600000022
步骤4：将每个方向上末端若干个距离单元低于声纳图像灰度中位数的距离单元纳入统计范围，统计得到均根数作为背景噪声的典型值ampn；其次以中间距离为中心，获得上下若干个距离单元作为统计区域，选取低于声纳图像中位数的距离单元统计范围，从而得到均方根作为反向散射幅度典型值ampr；最后按照下式计算散射系数向量值：
Figure BDA0002708175600000023
步骤5：获得α、β、γ向量后，按照EL＝(αilgRi+βiRi/103-γi)计算得到时变增益向量EL，完成声纳灰度图像的处理。
本发明根据环境参数计算声波在水介质中的传播速度，利用声纳工作参数实时评估计算不同距离段的吸收系数，并利用中段距离上典型目标的幅度统计结果实时评估计算典型目标在不同距离的衰减系数；利用末端幅度值统计结果，实时评估典型目标在不同距离段的散射因子；最后利用吸收系数、衰减系数和散射系数，动态生成增益矩阵，完成声纳图像的校正、增强。本发明降低了声纳设备调试对使用人员经验的依赖，提高了声纳设备工作环境适应性，具有较好通用性和实用性。
附图说明
图1声纳图像时变增益灰度校正流程。
图2散射系数计算流程。
图3衰减系数评估流程。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的解释说明。
本发明分为5个步骤，依次完成水介质中声速计算、吸收系数计算、衰减系数计算和散射系数的计算，最终生成增益矩阵完成图像的校正、增强。首先根据环境参数，评估传播介质中声速的传播速度，从而为目标位置的精确计算提供基准参数；接收声纳工作参数，利用声纳工作时的频率、开角、脉宽等参数，实时调整不同距离段的吸收系数；选取中段距离上典型目标的统计器度值分布变化情况，实时评估、计算不同距离段上典型目标的衰减系数；利用远端距离单元作为背景场的噪声强度，评估不同距离典型目标的评估散射强度；最终利用吸收系数、衰减系数和散射系数，动态计算生成补偿量矩阵，最终完成声纳图像的灰度校正。
实施例过程如下：
步骤1：在可以稳定获取环境参数的条件下，依据H.W.弗莱伊和J.D.皮优提出的公式精确计算声速：
c＝1449.22+ΔcT+Δcp+Δcs+Δcstp
ΔcT＝4.6233T-5.4585(10)-2T2+2.822(10)-4T3-5.07(10)-7T4
ΔcP＝1060518(10)-1P+1.0279(10)-5P2+3.451(10)-3P3-3.503(10)-12P4
ΔcS＝1.391(S-35)-7.8(10)-2(S-35)-2
ΔcSTP＝(S-35)[-1.197(10)-3T+2.61(10)-1P-1.96(10)-1P2-2.09(10)-6PT]
+P[-2.796(10)-4T+1.3302(10)-5T2-6.644(10)-8T2]
+P2[-2.391(10)-1T+9.286(10)-10T2]-1.745(10)-10P3T
上式中T、P、S分别是温度、压强、盐度。
在难以获取精确环境参数测量的情况下，利用简化公式一次性计算得到水介质中声速：
c＝1450+4.21T-0.03T2+1.14(S-35)+0.175P
上式中温度单位是摄氏度，压强单位为1个标准大气压；
步骤2：给定一个基础吸收系数α0＝40，并按照下式计算不同距离上的吸收系数：
Figure BDA0002708175600000031
上式中，c是声速，τ是脉宽，θ是水平开角(弧度)，r是距离。
步骤3：由于衰减系数和距离成相关性，因此将声纳近端全部方向的前10个距离单元，求取平方根作amp作为声纳发射强度的比对基数；遍历全部方向上中段前后20个单元，获取最大幅度值，按照下式计算衰减系数向量：
Figure BDA0002708175600000032
选取最大的衰减系数βmax＝max(β0)及其对应的距离dβ，按照下式更新其他距离段的衰减系数：
Figure BDA0002708175600000041
步骤4：假设环境中盐度是均匀变化的，背景声场对声纳图像产生加性高斯噪声，因此计算不同距离段的反射强度向量值，基本思路是将每个方向上末端10个距离单元低于声纳图像灰度中位数的距离单元纳入统计范围，统计得到均根数作为背景噪声的典型值ampn；其次以中间距离为中心，获得上下10个距离单元(共20个单元)作为统计区域，同样选取低于声纳图像中位数的距离单元统计范围，从而得到均方根作为反向散射幅度典型值ampr；最后按照下式计算散射强度向量值：
Figure BDA0002708175600000042
步骤5：获得α、β、γ向量后，按照EL＝(αilgRi+βiRi/103-γi)计算得到时变增益向量EL，从而最终完成声纳灰度图像的校正增强处理。

Claims (1)

1.一种导航声纳灰度图像时变增强方法，其特征在于：
步骤1：在参数稳定已知时，使用弗莱伊-皮优公式计算当前环境下的声波速度；否则使用下式估计声速：
c＝1450+4.21T-0.03T2+1.14(S-35)+0.175P；
其中T、S、P分别代表温度、盐度和气压；
步骤2：给定一个基础吸收系数α0，并按照下式计算不同距离上的吸收系数：
Figure FDA0002708175590000011
其中c是声速，τ是脉宽，θ是以弧度为单位的水平开角，r是距离；
步骤3：声纳近端全部方向的前若干个距离单元求取平方根作amp，作为声纳发射强度的比对基数，遍历全部方向上中段前后若干个距离单元，获取最大幅度值，并按照下式计算衰减系数向量：
Figure FDA0002708175590000012
选取最大的散射系数βmax＝max(β0)及其对应的距离dβ，按照下式更新其他距离段的衰减系数：
Figure FDA0002708175590000013
步骤4：将每个方向上末端若干个距离单元低于声纳图像灰度中位数的距离单元纳入统计范围，统计得到均根数作为背景噪声的典型值ampn；其次以中间距离为中心，获得上下若干个距离单元作为统计区域，选取低于声纳图像中位数的距离单元统计范围，从而得到均方根作为反向散射幅度典型值ampr；最后按照下式计算散射系数向量值：
Figure FDA0002708175590000014
步骤5：获得α、β、γ向量后，按照EL＝(αilgRi+βiRi/103-γi)计算得到时变增益向量EL，完成声纳灰度图像的处理。
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