基于声纳图像的目标识别与ROV避碰技术研究

摘要

水下目标的识别技术不仅在国防建设上有重要的军事战略价值，而且在民用上也具有一定的经济价值，世界各国各公司都很重视。 水下目标识别技术在提高水下机器人的自主能力以及顺利完成目标探测和定位的任务中也具有很重要意义。本文所作的研究就是“超小型水下机器人相关关键技术研究”项目的声视觉识别部分。视觉识别系统包括：图像采集显示、图像前期处理、特征提取分类和图像识别四个部分。本论文主要在以下几个方面做了研究工作。 (1)综述了国内外基于声纳图像的目标识别技术的现状。 (2)分析和解码声纳数据格式，并依据声纳数据进行了雷达式图像显示。 (3)对中值滤波、均值滤波和高斯滤波的去噪效果进行了比较和分析。 (4)在图像增强方面，尝试了直方图均衡化增强方法，并对其处理结果进行了评价分析。同时还深入研究和实现了一种模糊增强算法，并将其应用于声纳图像的模糊增强过程中。 (5)对特征提取进行了研究，提取了图像的7个不变矩等特征值，并进行了仿真实验，分析了误差原因。 (6)对模板匹配算法进行了分析，并提出了一种改进的算法，从而提高了处理时间和匹配精度。 (7)设计了一种基于声纳图像的水下机器人局部避碰路径方案；给出了基于声纳图像的避碰路径规划基本步骤。 本文对于水下目标识别与避碰技术的研究有一定的借鉴意义。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章绪论

1.1概述

1.2海洋水声环境和目标探测技术

1.3水声图像处理技术的发展

1.4水下目标自动识别技术现状

1.4.1国内外水下目标识别技术的发展现状

1.4.2水下目标自动识别的复杂性

1.5本课题研究任务及内容

1.5.1课题简介

1.5.2本课题的研究原则和方法

1.5.3本文主要研究内容

第二章声视觉系统简介及声纳图像显示

2.1声视觉系统介绍

2.1.1设备构成

2.1.2扫描声纳介绍

2.2主动声纳工作原理

2.2.1主动声纳方程

2.2.2主动声纳目标识别原理

2.3声纳的数据传输与数据格式分析

2.4扫描声纳的图像显示实现

2.4.1声纳图像显示的基本原理

2.4.2图像显示程序实现

2.5本章小节

第三章声纳图像的前期处理算法研究

3.1图像平滑

3.1.1中值滤波

3.1.2均值滤波

3.1.3高斯滤波

3.1.4滤波器性能的评价

3.1.5图像平滑处理结果及结论

3.2图像增强

3.2.1直方图均衡

3.2.2直方图均衡化处理结果及分析

3.2.3图像模糊增强

3.2.4图像模糊增强处理结果与结论

3.3图像的二值化

3.4本文选取的图像前期处理流程

3.5本章小结

第四章水下目标的识别方法研究与算法实现

4.1引言

4.2特征匹配

4.2.1形状匹配

4.2.2特征值的提取

4.2.3不变矩特征提取分类仿真试验结果与分析

4.3模板匹配

4.3.1模板匹配的基本概念及原理

4.3.2改进模板匹配算法

4.3.3仿真结果与分析

4.4本章小结

第五章基于声纳图像的ROV避碰技术

5.1基于声纳图像的避碰方案

5.2环境建模

5.2.1栅格法环境建模方法

5.2.2基于声纳数据的栅格法建模

5.2.3回波强度数据的二值化

5.2.4坐标系的转化

5.3应用距离值传递法进行路径规划

5.4本章小结

结论

参考文献

攻读学位期间发表的论文

致谢

评定意见