一种针对侧扫声纳图像的拼接系统的制作方法
【专利摘要】一种针对侧扫声纳图像的拼接系统，解决了侧扫声纳成像中的分辨率低、噪声污染严重、重影、多普勒效应等问题。本发明在基于图像特征点的拼接,融合尺度空间理论的Harris角点检测和对角点的SIFT特征描述进而实现图像配准，在图像融合阶段，在图像间变换关系对应后，先后采用仿射变换和加权平均法完成图像在空间和像素上的融合,得到一幅完整的拼接图像。
【专利说明】一种针对侧扫声纳图像的拼接系统
【技术领域】
[0001] 本发明涉及的是一种图像拼接技术，特别涉及的是一种针对侧扫声纳图像的拼接 系统。
【背景技术】
[0002] 声纳探测技术是海洋测绘领域的关键手段。侧扫声纳将声波发射到海床上再依次 接受反射声波，利用不同的海底地质反射不同的声波强度的原理绘制出海底地形地貌。但 侧扫声纳得到的只是一条描述海底地形地貌的条带，如果要得到完整的海底地形图，需要 把各个相邻的条带进行拼接处理，绘制出整个区域内的声纳拼接图。本论文所要研究的内 容即是侧扫声纳图像的拼接技术，将测量范围内的声纳图像依序相拼接，绘制出整个范围 内的声纳拼接图，从而得到完整的海下地形图。
[0003] 以图像匹配为关键的图像拼接技术是当前学者研究的热点。微软研究院的 Richard教授在1996年提出一种基于运动的全景图像拼接模型，采用L-M迭代非线性最小 化方法，通过这个模型确定图像间的平移、旋转、缩放等几何变换关系，从而确定图像间的 配准变换关系，此方法效果较好，收敛速度快，能处理大多数经过空间几何变换的待拼接图 像，所以被公认为图像拼接领域的经典算法，Richard也因此成为图像拼接领域的奠基人。 2000 年，ShmuelPeleg，BennyRousso, AlexRav-Acha 和 AssafZomet 在 Richard 的基础上做 了进一步的改进，提出了自适应的图像拼接模型，根据相机的不同运动，将图像分成多个狭 长条带，再对条带图像进行多重投影来完成图像的拼接。Brown在2003年于ICCV会议上 发表了"RecognisingPanoramas"，文中使用基于不变量技术的SIFT算法进行图像拼接，算 法能自动完成对图像的拼接且融合效果理想，再次掀起了全景图拼接技术研究的热潮。
[0004] 在我国，对于声纳探测的研究起步较晚，上世纪80年代末，我国首台多波束声纳 试验机由中国科学院声学所和天津海洋测绘研究所共同研发成功，然而其侧深范围只有 200米。直到1997年，我国第一台实用性的条带测深系统在哈尔滨工程大学水声工程研究 所诞生，它是我国真正意义上的可应用的声纳探测系统，在2001年5月，此探测系统在云南 抚仙湖的水下考古地形测量中进行了实际应用，然而此套设备关于声纳图像处理与显示的 软件并不是我国自主知识产权的，其软件均为采购的国外产品。2003年，高分辨率侧扫声纳 样机在中科院声学所诞生，其解决了对于复杂地形出图效果不好的问题，但在成品应用的 角度看，我国较外国先进的设备与配套软件还存在较大的差距。故在实际进行海底地形勘 察、海洋自然资源的开发等活动时，各个部门大多使用欧美进口的声纳设备及其配套软件， 我国可应用的声纳系统还处于空白阶段。
【发明内容】
[0005] 本发明的目的是为了提供一种针对侧扫声纳成像特点的图像拼接技术，以解决侧 扫声纳成像中的分辨率低、噪声污染严重、重影、多普勒效应等问题。
[0006] 本发明的目的是这样实现的： (1)在图像预处理阶段，针对Harris角点对尺度变化敏感的缺点，提出了与尺度空间 理论融合的多尺度的Harris角点检测算法，经过两组尺度变换的模板的检测，检测出的 Harris角点更加准确且有尺度不变特征，同时也为后文SIFT描述打下基础。⑵在图像特征 点检测阶段，在Harris算子对尺度变化敏感的基础上对Harris进行了多尺度检测的改进， 使其适应多尺度的变化。
[0007] (2)在图像匹配阶段，从利用图像灰度信息和图像特征两方面来进行图像匹配的 介绍，介绍了基于像素差平方和（SSD)和基于互相关（CC)的匹配方法，同时论文采用基于 图像特征的匹配方法。在之前提取的Harris角点的基础上，利用SIFT特征对角点重新进 行描述，生成SIFT特征向量描述符，然后利用欧式距离作为匹配的判断依据，从而确定基 准图像与待匹配图像的变换关系。
[0008] (3)在图像融合方面，在匹配关系对应之后，通过仿射变化确定待融合图像和基 准图像间的空间变换关系；在通过加权平均法中的渐入渐出法确定两图像重叠区域像素 值得确定，并使重叠区域的像素平滑过渡，无明显的缝隙，最终完成图像的融合。
[0009] 本发明还包括： 改进的Harris角点检测算法是这样实现的：构建不同的尺度空间就是为了检测出图 像具有尺度不变性的特征点，论文采用高斯函数来建立尺度空间：
【权利要求】
1. 一种针对侧扫声纳图像的拼接系统，其特征在于：在图像预处理阶段，在图像预处 理阶段，针对Harris角点对尺度变化敏感的缺点，提出了与尺度空间理论融合的多尺度 的Harris角点检测算法，经过两组尺度变换的模板的检测，检测出的Harris角点更加准 确且有尺度不变特征，在图像特征点检测阶段，在Harris算子对尺度变化敏感的基础上对 Harris进行了多尺度检测的改进，使其适应多尺度的变化。
2. 根据权利要求1所述的一种针对侧扫声纳图像的拼接系统，其特征在于：在图像 匹配阶段，从利用图像灰度信息和图像特征两方面来进行图像匹配的介绍，介绍了基于像 素差平方和和基于互相关的匹配方法，同时采用基于图像特征的匹配方法，在之前提取的 Harris角点的基础上，利用SIFT特征对角点重新进行描述，生成SIFT特征向量描述符，然 后利用欧式距离作为匹配的判断依据，从而确定基准图像与待匹配图像的变换关系。
3. 根据权利要求2所述的一种针对侧扫声纳图像的拼接系统，其特征在于：在图像融 合方面，在匹配关系对应之后，通过仿射变化确定待融合图像和基准图像间的空间变换关 系；在通过加权平均法中的渐入渐出法确定两图像重叠区域像素值得确定，并使重叠区域 的像素平滑过渡，无明显的缝隙，最终完成图像的融合。
4. 根据权利要求3所述的一种针对侧扫声纳图像的拼接系统，其特征在于：改进的 Harris角点检测算法是这样实现的：构建不同的尺度空间就是为了检测出图像具有尺度 不变性的特征点，论文采用高斯函数来建立尺度空间：
设I( )为输入图像的像素，G( ，σ )为尺度可变的高斯函数，图像的尺度空 间定义为L( ，σ )，表达式如下： L( , σ )=Κ ^,7 ) 0 G( , σ )； 其中，(3)表示卷积运算，σ表示尺度空间参数，σ大，则尺度空间描述图像的大致特 征；σ小，则尺度空间描述图像的细节特征，随着σ的变化，就建立起一组尺度不同的尺度 空间；本文先选择σ =0.4时的高斯函数对原图进行高斯卷积，并将其作为第一组尺度空间 的第一幅检测图像，然后依次增大@直至生成第五幅检测图像；在组建第二组尺度空间时， 取上一组尺度空间的中间那副图像进行二分之一采样（即将该图的长和宽均缩到原来的二 分之一）作为第二组尺度空间的第一幅图像，然后进行同上述操作一样生成5幅图像，得到 第二组尺度空间； 在上述建立的两组不同尺度空间的尺度层次上分别进行Harris角点检测，其步骤大 致以之前的Harris角点检测相似，只是在不同尺度空间分别展开，具体步骤如下： (1)计算不同尺度下的方向梯度和高斯卷积，得到不同尺度下的自相关M矩阵：
然后在尺度空间5上计算Harris角点响应函数R( q ):
式中，k为权值系数，通常取0.04-0. 06, tr为矩阵的秩，当R( q )大于所设定的阈值 且在周围3X3领域内为最大值时，则确定该点为角点； (2)在两组尺度空间内，沿小尺度方向到大尺度方向滤除伪角点；假设在尺度〇〇时 检测到个Harris角点；在尺度时检测到叫个Harris角点，直至最大尺度，判断 Harris角点是否在这一组尺度空间的每个尺度同一坐标区域（3X3模板范围）都存在，若 存在，此角点设置为特征点；若不存在，则说明该点可能是孤立像素点、噪声或者边缘，剔除 该角点。
【文档编号】G06T5/50GK104392428SQ201410749957
【公开日】2015年3月4日 申请日期:2014年12月10日 优先权日:2014年12月10日
【发明者】冯秀霞 申请人:黑龙江真美广播通讯器材有限公司