一种侧扫声呐图像灰度均衡化方法及系统与流程
本发明涉及水下地貌测量技术领域，特别是涉及一种侧扫声呐图像灰度均衡化方法及系统。
背景技术：
侧扫声呐(sidescansonar，sss)也称为“旁扫声呐”，是一种实现海底地貌成像的物探调查技术。侧扫声呐通过斜入射方式向海底发射波束扇面，通过记录回波信号的到达时间和强度进行海底成像。
侧扫声呐换能器不断发射声信号并按照时序记录接收的声信号，将每次发射对应的接收信号按照特定的色彩映射规则显示为一行像素，称之为“扫描线”。随着侧扫声呐沿航向运动，将这些像素逐行排列，这样构成的图像称为“瀑布图”。如图1所示，“瀑布图”每一个像素位置与回波到达的时刻相对应，像素灰度(或对应的色彩)与回波信号的强度对应。通常“瀑布图”有4条特征线，分别为零位线、海面线(侧扫声呐的换能器副瓣较小时，不易出现海面线)、海底线和扫描线。
根据侧扫声呐获取的“瀑布图”图像可知，由于声波传播过程中的能量衰减，侧扫声呐图像常出现近场信号较强、远场信号较弱的情况，且这种整体衰减的趋势通常是非线性的。侧扫声呐系统记录的瀑布图一般不包含显式的地理坐标信息，原始信号从零位线由近及远逐渐减弱，因此需要进行预处理才能形成带有地理坐标信息的地貌图像，再进行底质分类等后续应用。侧扫声呐获取的“瀑布图”在形成完整的带有空间坐标信息的图像之前，整个数据处理过程可称为预处理过程。侧扫声呐图像的预处理主要采用计算机、图形工作站等设备完成，一些侧扫声呐厂商提供了专门软件用于数据记录和简单的预处理，一些通用软件如tritonsurvey、oiccleansweep、qinsy、eiva、carishipsandsips、hypackhysweep、fledermaus等也可支持多种型号侧扫声呐的数据预处理。
现有的侧扫声呐图像的预处理过程，主要包括：增益均衡，斜距改正，滤波消噪，航迹、航向和航速信息提取，地理编码，图像插值和图像镶嵌。经过瀑布图处理和地理编码后的单条测线侧扫声呐图像，一般包括航迹线、扫描成像带和图像背景区。扫描成像带一般对称地分布在航迹线左、右两侧，水底信息主要通过该区域的图像灰度变化呈现。当多条扫描成像带经过地理编码、缝隙差值和图像镶嵌后，得到测量区完整的侧扫声呐图像，如图2所示。由图2可知，当单条测线侧扫声呐图像灰度均衡处理结果不佳时，经过图像镶嵌的侧扫声呐图像会呈现明显的拼接痕迹，严重影响成图效果和基于图像的后续应用。因此，为获得信号强度均匀的侧扫声呐图像，便于准确解译图像中显示的水底目标，或实现底质自动分类，需要进行侧扫声呐图像均衡化。
目前，对于侧扫声呐图像灰度均衡化主要在两个层面实现。一为信号层面的增益改正方法实现增益调制，以达到成图后灰度均衡的目的。二为瀑布图层面的灰度直方图归一化方法，利用侧扫声呐瀑布图的统计特征实现灰度均衡化。信号层面的增益改正方法基于声波在水中传播的物理模型，是灰度均衡改正的基础，但成图效果往往难以达到期望；瀑布图层面的灰度直方图归一化方法基于一段连续测量信号的统计特征，这类方法相较于第一种方法在成图效果上有一定的改善，但由于瀑布图各像素不直接包含空间坐标信息，仅适用于局部图像的灰度修正，其侧扫声呐成图质量还是有待提升。
技术实现要素：
基于此，有必要提供一种侧扫声呐图像灰度均衡化方法及系统，以提高侧扫声呐成图质量，进而提高后续图像判读或自动分类精度。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种侧扫声呐图像灰度均衡化方法，包括：
获取航迹线数据和侧扫声呐瀑布图；
将所述航迹线数据和所述侧扫声呐瀑布图进行地理编码，得到侧扫声呐图像；所述侧扫声呐图像包括多条带地理坐标的侧扫声呐测线图像；每条所述带地理坐标的侧扫声呐测线图像的中心线均为对应的航迹线；所述航迹线将所述带地理坐标的侧扫声呐测线图像划分为左右两侧；
将所述侧扫声呐图像中每条所述带地理坐标的侧扫声呐测线图像均划分为多个路径缓冲区；位于同一个所述路径缓冲区内的像素点处于所述航迹线的同侧，且与所述航迹线的距离在预设范围内；位于所述航迹线同一侧的不同所述路径缓冲区所对应的预设范围不重叠；任意两个相邻的所述路径缓冲区所对应的预设范围构成连续的区间；
提取各所述路径缓冲区的灰度特征，并依据所述灰度特征对所述路径缓冲区内的像素点进行灰度均衡化，得到均衡化后的带地理坐标的侧扫声呐测线图像；
对所有的所述均衡化后的带地理坐标的侧扫声呐测线图像进行缝隙插值和图像镶嵌，得到均衡化后的侧扫声呐图像。
可选的，所述提取各所述路径缓冲区的灰度特征，并依据所述灰度特征对所述路径缓冲区内的像素点进行灰度均衡化，得到均衡化后的带地理坐标的侧扫声呐测线图像，具体包括：
统计各所述路径缓冲区内像素点的灰度值；
根据所述灰度值建立各所述路径缓冲区对应的灰度直方图；
计算各所述灰度直方图的中位数；
依据所述中位数对所述路径缓冲区内的像素点进行灰度均衡化，得到均衡化后的带地理坐标的侧扫声呐测线图像。
可选的，所述依据所述中位数对所述路径缓冲区内的像素点进行灰度均衡化，得到均衡化后的带地理坐标的侧扫声呐测线图像，具体为：
其中，i表示路径缓冲区的编号，j表示对应路径缓冲区内像素点的编号，xij表示第i个路径缓冲区内第j个像素点的像素值，xi,median表示第i个路径缓冲区内所有像素点的灰度值的中位数，hmax表示带地理坐标的侧扫声呐测线图像的灰度最大值，hij表示第i个路径缓冲区内第j个像素点均衡化后的像素值。
可选的，所述依据所述中位数对所述路径缓冲区内的像素点进行灰度均衡化，得到均衡化后的带地理坐标的侧扫声呐测线图像，具体为：
其中，i表示路径缓冲区的编号，j表示对应路径缓冲区内像素点的编号，xij表示第i个路径缓冲区内第j个像素点的像素值，xi,median表示第i个路径缓冲区内所有像素点的灰度值的中位数，hmax表示带地理坐标的侧扫声呐测线图像的灰度最大值，hij表示第i个路径缓冲区内第j个像素点均衡化后的像素值。
本发明还提供了一种侧扫声呐图像灰度均衡化系统，包括：
图像获取模块，用于获取航迹线数据和侧扫声呐瀑布图；
地理编码模块，用于将所述航迹线数据和所述侧扫声呐瀑布图进行地理编码，得到侧扫声呐图像；所述侧扫声呐图像包括多条带地理坐标的侧扫声呐测线图像；每条所述带地理坐标的侧扫声呐测线图像的中心线均为对应的航迹线；所述航迹线将所述带地理坐标的侧扫声呐测线图像划分为左右两侧；
路径缓冲区划分模块，用于将所述侧扫声呐图像中每条所述带地理坐标的侧扫声呐测线图像均划分为多个路径缓冲区；位于同一个所述路径缓冲区内的像素点处于所述航迹线的同侧，且与所述航迹线的距离在预设范围内；位于所述航迹线同一侧的不同所述路径缓冲区所对应的预设范围不重叠；任意两个相邻的所述路径缓冲区所对应的预设范围构成连续的区间；
灰度均衡模块，用于提取各所述路径缓冲区的灰度特征，并依据所述灰度特征对所述路径缓冲区内的像素点进行灰度均衡化，得到均衡化后的带地理坐标的侧扫声呐测线图像；
图像镶嵌模块，用于对所有的所述均衡化后的带地理坐标的侧扫声呐测线图像进行缝隙插值和图像镶嵌，得到均衡化后的侧扫声呐图像。
可选的，所述灰度均衡模块，具体包括：
灰度值统计单元，用于统计各所述路径缓冲区内像素点的灰度值；
灰度直方图建立单元，用于根据所述灰度值建立各所述路径缓冲区对应的灰度直方图；
中位数计算单元，用于计算各所述灰度直方图的中位数；
均衡化单元，用于依据所述中位数对所述路径缓冲区内的像素点进行灰度均衡化，得到均衡化后的带地理坐标的侧扫声呐测线图像。
可选的，所述均衡化单元包括第一均衡化子单元；
所述第一均衡化子单元，具体为：
其中，i表示路径缓冲区的编号，j表示对应路径缓冲区内像素点的编号，xij表示第i个路径缓冲区内第j个像素点的像素值，xi,median表示第i个路径缓冲区内所有像素点的灰度值的中位数，hmax表示带地理坐标的侧扫声呐测线图像的灰度最大值，hij表示第i个路径缓冲区内第j个像素点均衡化后的像素值。
可选的，所述均衡化单元包括第二均衡化子单元；
所述第二均衡化子单元，具体为：
其中，i表示路径缓冲区的编号，j表示对应路径缓冲区内像素点的编号，xij表示第i个路径缓冲区内第j个像素点的像素值，xi,median表示第i个路径缓冲区内所有像素点的灰度值的中位数，hmax表示带地理坐标的侧扫声呐测线图像的灰度最大值，hij表示第i个路径缓冲区内第j个像素点均衡化后的像素值。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明提出了一种侧扫声呐图像灰度均衡化方法及系统，与现有技术中直接在瀑布图上进行处理相比，采用基于地理编码后的侧扫声呐图像的灰度均衡优化处理方法，消除了多条测线图像拼接后因灰度不均导致的镶嵌后图像中明显的拼接痕迹，从而提高了侧扫声呐成图质量，进而提高了后续图像判读或自动分类效率和精度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为侧扫声呐瀑布图；
图2为测量区完整的侧扫声呐图像；
图3为本发明实施例一种侧扫声呐图像灰度均衡化方法的流程图；
图4为本发明实施例带地理坐标的侧扫声呐测线图像的路径缓冲区划分前后的示意图；
图5为本发明实施例带地理坐标的侧扫声呐测线图像两侧路径缓冲区的像素点的灰度值统计图；
图6为本发明实施例采用比值法均衡化处理后的带地理坐标的侧扫声呐测线图像两侧路径缓冲区的像素点的灰度值统计图；
图7为本发明实施例采用绝对值法均衡化处理后的带地理坐标的侧扫声呐测线图像两侧路径缓冲区的像素点的灰度值统计图；
图8为几种灰度均衡化方法的效果对比图；
图9为几种灰度均衡化k-means分类结果对比图；
图10为本发明实施例一种侧扫声呐图像灰度均衡化系统的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图3为本发明实施例一种侧扫声呐图像灰度均衡化方法的流程图。
参见图3，实施例的侧扫声呐图像灰度均衡化方法，包括：
步骤s1：获取航迹线数据和侧扫声呐瀑布图。
步骤s2：将航迹线数据和侧扫声呐瀑布图进行地理编码，得到侧扫声呐图像。
侧扫声呐图像包括多条带地理坐标的侧扫声呐测线图像；每条带地理坐标的侧扫声呐测线图像的中心线均为对应的航迹线；航迹线将带地理坐标的侧扫声呐测线图像划分为左右两侧。
该步骤中的地理编码，即根据侧扫声呐测量时记录的航迹线数据，用现有软件计算侧扫声呐瀑布图中每个像素对应的地理坐标，然后将各像素的灰度值映射到带有地理坐标的平面图像上，得到多条带地理坐标的侧扫声呐测线图像。航迹线数据为测量过程中gps记录的每个时刻侧扫声呐换能器的质心地理坐标。地理编码可采用tritonsurvey、oiccleansweep、qinsy、eiva、carishipsandsips、hypackhysweep、fledermaus等软件实现。
步骤s3：将侧扫声呐图像中每条带地理坐标的侧扫声呐测线图像均划分为多个路径缓冲区；位于同一个路径缓冲区内的像素点处于航迹线的同侧，且与航迹线的距离在预设范围内；位于航迹线同一侧的不同路径缓冲区所对应的预设范围不重叠；任意两个相邻的路径缓冲区所对应的预设范围构成连续的区间。
该步骤具体为：根据带地理坐标的侧扫声呐单条测线图像上各点到航迹线(声呐路径)的距离划分路径缓冲区(buffer)。声呐路径即在侧扫声呐测量时利用全球定位系统(gps)记录的声呐航迹，声呐路径与带地理坐标的侧扫声呐单条测线图像对应，通常带地理坐标的侧扫声呐单条测线图像的中心线处，因此也可根据侧扫声呐图像人工勾划，如参见图4的(a)部分所示，①表示航迹线(声呐路径)，②表示扫描带，即待进行灰度均衡化的的区域，③表示背景区域，为不处理的区域。路径缓冲区是指沿声呐路径建立其两侧一定宽度范围内的若干等宽的区域，称为“缓冲区”，属于同一缓冲区内像素的特点在于：各像素到达声呐路径线的距离相近。各缓冲区的划分遵循不重叠且无缝隙的原则。根据声呐图像应用的目的，一般建议缓冲区的宽度取拟识别的最小目标直径的0.1～0.3倍或8～10个像素宽度。基于侧扫声呐图像灰度与反射距离相关的规律，当缓冲区的宽度选取合适的情况下，可近似地认为在每个缓冲区内的像素灰度接近，服从同一正态分布函数，而相邻两个缓冲区内的像素灰度存在一定差异，服从均值和方差不同的正态分布函数，如图4的(b)部分所示。
步骤s4：提取各路径缓冲区的灰度特征，并依据灰度特征对路径缓冲区内的像素点进行灰度均衡化，得到均衡化后的带地理坐标的侧扫声呐测线图像。
所述步骤s4，具体包括：
1)统计各路径缓冲区内像素点的灰度值；根据灰度值建立各路径缓冲区对应的灰度直方图；2)计算各灰度直方图的中位数；3)依据中位数对路径缓冲区内的像素点进行灰度均衡化，得到均衡化后的带地理坐标的侧扫声呐测线图像。其中，图5为本发明实施例带地理坐标的侧扫声呐测线图像两侧路径缓冲区的像素点的灰度值统计图，图5的(a)部分为一侧路径缓冲区宽度为8像素时，一侧70个路径缓冲区内像素点的灰度值统计图，图5的(b)部分为另一侧路径缓冲区宽度为8像素时，另一侧70个路径缓冲区内像素点的灰度值统计图。参见图5，路径缓冲区按与航迹线距离由近及远排列，箱形区域表示大部分像素(约占该缓冲区内像素数量的90％)灰度值所在的灰度区间，“+”符号表示少数像素值的灰度值分布，用“+”符号表示的少数像素值通常认为是由于噪声导致的异常值。根据统计结果可以发现，左右两侧扫描成像带的灰度值变化总趋势基本一致，呈现距航迹线越远，缓冲带中灰度平均值和方差都逐步减小的规律。该图中，生成的缓冲区宽度之和略大于整个扫描成像带宽度，因此缓冲区达到第53条后，图像中像素的灰度中位数为0，表明此后生成的缓冲区已超过扫描成像带范围，到达图像背景区。
其中，步骤3)中依据中位数对路径缓冲区内的像素点进行灰度均衡化，得到均衡化后的带地理坐标的侧扫声呐测线图像，既可自适应地对每条声呐图像的灰度进行均衡化处理(不必区分左右两侧)，又避免了人工设置tvg函数时参数设定不合理带来的偏差。具体的，可采用两种方法实现。
一采用比值法，具体为：
其中，i表示路径缓冲区的编号，j表示对应路径缓冲区内像素点的编号，xij表示第i个路径缓冲区内第j个像素点的像素值，xi,median表示第i个路径缓冲区内所有像素点的灰度值的中位数，hmax表示带地理坐标的侧扫声呐测线图像的灰度最大值，例如侧扫声呐测线图像有256个灰阶，则hmax可取256，hij表示第i个路径缓冲区内第j个像素点均衡化后的像素值，由于xij始终为非负值，因此有hij≥0。图6为本发明实施例采用比值法均衡化处理后的带地理坐标的侧扫声呐测线图像两侧路径缓冲区的像素点的灰度值统计图。参见图6，利用比值法进行灰度均衡化相当于直方图线性拉伸，逐渐地将相应区域内的像元灰度调整至规定的范围，使左(图6的(a)部分)、右(图6的(b)部分)两侧各缓冲区内的像素灰度均值、方差基本一致，且能够保持各缓冲区像素灰度值的正态分布特性。
二采用绝对值法，具体为：
步骤s5：对所有的均衡化后的带地理坐标的侧扫声呐测线图像进行缝隙插值和图像镶嵌，得到均衡化后的侧扫声呐图像。
该步骤中，“缝隙插值”和“图像镶嵌”操作可采用现有的软件工具完成。缝隙插值是对若干条侧扫声呐扫测范围未覆盖的中间区域采用数据插值算法(如最近邻法、样条插值法、地理加权法等)填补空缺的像素灰度值，保证整个扫测范围完整性。图像镶嵌即根据所有均衡化后的带地理坐标的侧扫声呐测线图像位置进行叠加，得到整个区域完整的侧扫声呐图像。
作为一种可选的实施方式，在步骤s1获取到侧扫声呐瀑布图后，还对侧扫声呐瀑布图进行预处理，预处理过程包括增益均衡、斜距改正和滤波消除。具体的，可采用tritonsurvey、oiccleansweep、qinsy、eiva、carishipsandsips、hypackhysweep、fledermaus等软件进行侧扫声呐瀑布图的预处理。预处理结束后，再在此基础上，进行步骤s2-s5操作。
下面对上述侧扫声呐图像灰度均衡化方法的有效性进行了验证。
上述实施例的侧扫声呐图像灰度均衡化方式是基于地理编码后的侧扫声呐图像的灰度均衡优化处理方法，可消除多条测线图像拼接后因灰度不均导致的镶嵌后图像中明显的拼接痕迹，从而提升侧扫声呐成图质量，提高后续图像判读或自动分类效率和精度。效果示例如下：
选取东海某实验区6条侧扫声呐扫描测线数据进行灰度均衡化处理，原图像扫描区域内包含均匀的沙质底质和少量砾石、礁石等目标，将上述两种方法与tritonisis软件人工tvg校正和自动tvg校正生成的图像比较。
(1)视觉效果。如图8所示，本发明提出的比值法(图8的(c)部分)和绝对值法(图8的(d)部分)灰度均衡化在消除各扫描带灰度不均匀方面效果显著，优于人工设定tvg参数的方法(图8的(a)部分)，得到了整体灰度均匀一致的完整图像；在目标的信息保持方面又优于自动tvg校正效果((图8的(b)部分))，显示出清晰的目标边缘信息，且保持了目标与背景灰度值的相对差异，有利于水下目标的人工辨识。比值法和绝对值法灰度均衡化效果相比较，比值法能够得到灰度更加均匀的图像，有利于图像的目视效果提升。
(2)分类效果。利用envi5.0软件自带的k-means非监督分类功能，基于图像灰度对图9所示的4组结果进行分类，结果如图9所示。基于本发明提出的比值法(图9的(c)部分)和绝对值法(图9的(d)部分)处理的图像显著减弱了扫描带灰度不均匀对底质分类的影响(图9的(a)部分、图9的(b)部分)，比值法和绝对值法对应的分类结果表明，绝对值法突出了图像中海底目标的细节，更利于对图像中目标的分类和辨识。
本发明还提供了一种侧扫声呐图像灰度均衡化系统，图10为本发明实施例一种侧扫声呐图像灰度均衡化系统的结构示意图。参见图10，侧扫声呐图像灰度均衡化系统包括：
图像获取模块101，用于获取航迹线数据和侧扫声呐瀑布图。
地理编码模块102，用于将航迹线数据和侧扫声呐瀑布图进行地理编码，得到侧扫声呐图像；侧扫声呐图像包括多条带地理坐标的侧扫声呐测线图像；每条带地理坐标的侧扫声呐测线图像的中心线均为对应的航迹线；航迹线将带地理坐标的侧扫声呐测线图像划分为左右两侧。
路径缓冲区划分模块103，用于将侧扫声呐图像中每条带地理坐标的侧扫声呐测线图像均划分为多个路径缓冲区；位于同一个路径缓冲区内的像素点处于航迹线的同侧，且与航迹线的距离在预设范围内；位于航迹线同一侧的不同路径缓冲区所对应的预设范围不重叠；任意两个相邻的路径缓冲区所对应的预设范围构成连续的区间。
灰度均衡模块104，用于提取各路径缓冲区的灰度特征，并依据灰度特征对路径缓冲区内的像素点进行灰度均衡化，得到均衡化后的带地理坐标的侧扫声呐测线图像。
图像镶嵌模块105，用于对所有的均衡化后的带地理坐标的侧扫声呐测线图像进行缝隙插值和图像镶嵌，得到均衡化后的侧扫声呐图像。
作为一种可选的实施方式，灰度均衡模块104，具体包括：
灰度值统计单元，用于统计各路径缓冲区内像素点的灰度值。
灰度直方图建立单元，用于根据灰度值建立各路径缓冲区对应的灰度直方图。
中位数计算单元，用于计算各灰度直方图的中位数。
均衡化单元，用于依据中位数对路径缓冲区内的像素点进行灰度均衡化，得到均衡化后的带地理坐标的侧扫声呐测线图像。
作为一种可选的实施方式，均衡化单元包括第一均衡化子单元；第一均衡化子单元，具体为：
其中，i表示路径缓冲区的编号，j表示对应路径缓冲区内像素点的编号，xij表示第i个路径缓冲区内第j个像素点的像素值，xi,median表示第i个路径缓冲区内所有像素点的灰度值的中位数，hmax表示带地理坐标的侧扫声呐测线图像的灰度最大值，hij表示第i个路径缓冲区内第j个像素点均衡化后的像素值。
作为一种可选的实施方式，均衡化单元包括第二均衡化子单元；第二均衡化子单元，具体为：
其中，i表示路径缓冲区的编号，j表示对应路径缓冲区内像素点的编号，xij表示第i个路径缓冲区内第j个像素点的像素值，xi,median表示第i个路径缓冲区内所有像素点的灰度值的中位数，hmax表示带地理坐标的侧扫声呐测线图像的灰度最大值，hij表示第i个路径缓冲区内第j个像素点均衡化后的像素值。
对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
- 还没有人留言评论。精彩留言会获得点赞！