基于多波束测深声呐波束图像的水深范围快速提取方法

摘要

本发明的目的在于提供基于多波束测深声呐波束图像的水深范围快速提取方法，提取的深度结果可用于多波束测深声呐系统工作参数尤其是深度上下限实时控制。多波束系统采集各通道信号回波，模数转换后通过波束形成得到波束图像。为抑制海底直达波的旁瓣泄漏并实现噪声抑制，需要对波束图像进行预处理。随机选取波束图像中K个位置作为搜索点起始位置，通过比较邻近元素大小更新结果矩阵并更新搜索点的位置直到迭代停止。为得到精确的深度范围，需要对提取的搜索点深度坐标进行二次拟合，并剔除潜在异常值。该方法用于整幅波束图像的处理，提取结果不受门限参数影响且处理速度快。

说明书

技术领域

本发明涉及一种图像处理及信号提取技术，特别涉及基于多波束测深声呐波束图像的水深范围快速提取方法。

背景技术

多波束系统在航道测量，海底地形图绘制发挥了重要作用，海上测量作业过程中需要人为对测量参数进行控制，其中最重要的参数之一是深度上下限，此外其余参数如功率，Ping率，脉宽等参数选择需要参考深度信息决定。而多波束测深声呐系统虽然能够实时获取深度信息，但是存在以下问题：

(1)深度上下限的设置应使待检测的地形处于深度门限之间，但为了捕获有效地形不能将上下限差距设置过大，是因为系统得到准确的测深结果是以深度上下限设定合理的前提下进行的，上下限之间的深度差距过大一方面会导致系统运算量加大，另一方面会导致测量结果不准确，二次回波的引入，水面行船导致的气泡以及区间内的鱼群都会引起虚假目标的产生。

(2)多波束系统解算的深度结果是随地形变化的，一旦深度上下限调节不当会出现错误散点，若以该深度结果确定深度门限会引起错误判决。

(3)多波束系统的深度结果是按照波束顺序依次进行解算的，此种计算方法充分挖掘了每个波束及邻近波束的有用信息，若以该深度结果确定深度门限，则缺乏对整体波束图的分析，且会导致门限受个别波束影响较大。

因此必要展开针对波束信号的深度范围快速提取方法，该方法区别于精确但运算复杂的深度解析方法，并克服根据深度结果确定深度门限的缺点，将其应用于无人平台等系统进行深度上下限实时控制以实现参数自主化控制。

发明内容

区别于测深系统解算的深度结果，该深度范围提取方法应用于深度上下限控制，因此并不需要精确的各点深度值，而重点在于对整体波束信号中有效深度范围的快速提取，同时考虑波束之间的关系。为准确获取深度范围，搜索点起始位置可以选取当前解析的多波束测深结果，以使得算法快速搜索至测量结果附近。

优选地，基于多波束测深声呐波束图像的水深范围快速提取方法，包括以下步骤：

S1：为抑制海底直达波的旁瓣泄漏并实现噪声抑制，对波束图像进行预处理；

优选地，基于多波束测深声呐波束图像的水深范围快速提取方法，S2中步骤11波束矩阵X

X

R

式中：M和N分别为波束形成的预成波束总数及采样点总数，x

S2：新建一与波束矩阵X同规模的结果矩阵R

优选地，基于多波束测深声呐波束图像的水深范围快速提取方法，S2包括以下步骤：

21:新建一与波束矩阵X同规模的结果矩阵R

22:对波束图像矩阵R初始化K个搜索起始点；

23:迭代更新搜索点位置，得到结果矩阵R

优选地，基于多波束测深声呐波束图像的水深范围快速提取方法，S2中步骤22每个搜索点在矩阵R

优选地，基于多波束测深声呐波束图像的水深范围快速提取方法，S2中步骤23水平与垂直方向上对应横坐标的更新迭代根据搜索点是否处于边界分为两种情况，处于边界时搜索点向边界内移动，处于边界外以相同概率向左右或上下移动一格。同时根据T(t)＝T(0)/log

S3：依据波束数目确定窗长度，对深度坐标值进行二次拟合，剔除潜在深度异常值，得到最终深度范围提取结果。

优选地，基于多波束测深声呐波束图像的水深范围快速提取方法，S3包括以下步骤：

31：提取矩阵R

32：对深度范围内的所有坐标结果进行异常值剔除。

优选地，基于多波束测深声呐波束图像的水深范围快速提取方法，S3中步骤32对所有水平和垂直距离的坐标x和y进行滑动二次拟合并剔除异常值得到最终的深度范围信息。

本发明的有益效果在于：

本发明所述的基于多波束测深声呐波束图像的水深范围快速提取方法以脊线提取方法为基础进行改进，使得算法针对波束信号能够提取非单一方向的深度结果，从深度上下限参数控制入手对实时采集的波束信号为处理对象，通过抑制直达波旁瓣泄露进行预处理，以当前系统深度测量结果作为搜索点起始位置，确定搜索规则提取深度信息，对得到的含有深度范围的坐标结果进行二次拟合以进行异常值的剔除以获取最终的深度估计结果。该算法可在多波束系统中用于深度上下门限参数的实时控制，以完整的波束信号作为处理对象及搜索点的设置规则保证了深度范围结果用于参数控制的可靠性。

附图说明

图1是基于多波束测深声呐波束图像的水深范围快速提取方法流程图；

图2是待处理原始波束信号三维图；

图3是经过直达波旁瓣泄露抑制和噪声抑制的预处理波束三维图；

图4是深度结果提取后的波束采样点坐标下的二维图；

图5是归位后坐标系下的深度结果及检测到的异常值；

图6是最终得到的深度范围提取结果。

具体实施方式

下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。

本发明的目的是这样实现的：

如图1所示，基于多波束测深声呐波束图像的水深范围快速提取方法整体原理框图，包括：

S1：为抑制海底直达波的旁瓣泄漏并实现噪声抑制，对波束图像进行预处理；

S2：新建一与波束矩阵X同规模的结果矩阵R

S3：依据波束数目确定窗长度，对深度坐标值进行二次拟合，剔除潜在深度异常值，得到最终深度范围提取结果。

S1包括：

波束矩阵X

X

R

式中：M和N分别为波束形成的预成波束总数及采样点总数，x

S2包括：

21-新建一与波束矩阵X同规模的结果矩阵R

22-对波束图像矩阵R初始化K个搜索起始点，其中K为M的5～8倍，搜索点横坐标均匀分布于不同波束中，纵坐标起始点选取上一帧的深度结果对应的采样点附近，若不存在上一帧结果，则随机选取纵坐标位置。

23-迭代更新搜索点位置，得到结果矩阵R

垂直方向上对应横坐标i的更新分为两种情况，当搜索点不在边界上时，即1

在水平方向对应纵坐标j的更新方法与横坐标相同，当搜索点不在边界上时，即1＜j＜N，则令搜索点以相同概率向左或向右移一格，即P{j′＝j+1}＝P{j′＝j-1}＝0.5；其中j′为更新后的纵坐标；当搜索点在左右边界上时，令他们向相反的方向移动一格，即在左边界j＝1时，向右移动一格j′＝2，在右边界j＝N时，向左移动一格j′＝N-1；

然后考察更新前后的值，首先保持更新后横坐标不变，考虑更新后的纵坐标位置即(i′,j)和(i′,j′)，若R(i′,j′)

P

P

T(t)＝T(0)/log

每次更新完成后,系统在t时刻温度降低至T(t)，其中T(0)为系统初始温度，有T(0)＝max(R)-min(R)，迭代终止条件为设定的阈值T

S3包括：

31-提取矩阵R

32-对深度范围内的所有坐标结果进行异常值剔除。对所有水平和垂直距离的坐标x和y进行滑动二次拟合并剔除异常值得到最终的深度范围信息。

提取矩阵R

y[i]＝d[i]*0.5*c*cos(θ

x[i]＝y[i]*tan(θ

其中c为海水中声速，f

根据波束总数M的5％并调节确定窗长L为奇数，对窗内序列以最小二乘原则进行二次拟合，窗内第m个点为待测点，拟合后的结果为

其中σ为窗内序列的标准差，对拟合结果

对多波束测深声呐系统记录的波束信号的深度信息提取过程进行了仿真。获取的波束信号对应的系统参数为，覆盖角度130°，脉宽70μs，信号采样率50kHz，声速1500m/s，波束数512，采样点总数6720。图2给出了原始波束图。针对6720个采样点分别对512个波束求均方和并进行预处理抑制直达波引起的旁瓣泄露并对波束图去噪，图2，图3给出了处理前后的波束图像。分别从波束方向和采样点方向在预处理后的波束矩阵均匀放置搜索点，搜索点个数为2024个，并以相同概率移动并重复更新搜索点得到结果矩阵，对矩阵中每一个波束对应的所有采样点求均值并将低于50倍均值的元素置零得到提取结果如图3。搜索点在无深度结果时随机选取，但需注意由于理论上每一个波束仅具有一个深度因此搜索点在每一个波束内应均匀分布，在本次仿真中每一个波束具有4个搜索点而在采样点方向是随机的，然而若系统具有上一次的深度结果，为了提高算法的准确性，可以将每个波束的搜索点设置为检测结果对应的采样点附近。提取矩阵中非0元素的坐标，得到波束采样点坐标系下的提取结果，如图3所示。将其归位至水平深度坐标系内，依据约波束数的5％规则选取窗长度为21，对提取的含有深度范围信息结果坐标进行滑动窗二次拟合，并以窗内3倍均方差原则进行异常值检测如图5，剔除所有检测到的异常值得到图6中最终深度提取结果。

综上所述，基于多波束测深声呐波束图像的水深范围快速提取方法能够有效提取波束信号中的深度信息。