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前视扫描声呐成像径向误差分析和补偿.docx
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前视扫描声呐成像径向误差分析和补偿.docx
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1. 引言
单波束前视扫描声呐广泛应用于水下机器人、载人潜水器等运动平台。由于其机械扫
描的工作特性产生了以下两个问题:为了获取较快的成像速度,机扫声呐角度步进较大,
导致分辨率较低;水下载体快速航行引起声学中心的位置变化,影响成像效果。这些影响
将会增加后续避障
[1]
、目标检测
[2]
、特征提取
[3]
、目标识别
[4]
、跟踪
[5-7]
等功能的难度。
针对第一个问题,许多研究者引入了插值的方法获得高分辨率图像。最邻近插值法
[8]
用距离待插值点最近的整数坐标点像素值替代该点,算法简单、速度快,但图像会出现方
块效应和锯齿效应。双线性插值法
[9]
将待插值点的灰度用与该点周围 4 个点的灰度值线性
拟合而成,比最邻近插值平滑、运算速度较快,但平滑操作损失了图像中许多重要的高频
信息。Keys
[10]
提出了用待插值点周围 16 个相邻点的灰度值加权平均来计算插值,相比双
线性插值提高了插值精度,但不能很好地保持图像的细节部分。Trucco 等人
[11]
将线性插值
引入前扫声呐成像中,在极坐标中根据不同距离进行分段波束插值。Zhang 等人
[12]
在
Trucco 的基础上进行改进,在波束域做拉格朗日 2 次插值,提高了图像质量。前面介绍的
声呐图像都是基于前向映射,将极坐标系点映射到直角坐标系中得到的是非整数点,经四
舍五入后导致极坐标系中点与直角坐标系中点形成多对一映射。寇贤聪
[7]
在前视声呐成像
中引入了后向映射,解决了上述问题,图像更加平滑。Wang 等人
[13]
在采用后向映射的同
时,分别在波束域以及每个波束内进行了 8 点 2 次插值,解决了采样点稀疏的问题。本文
在研究前人方法的基础上,采用后向映射方法映射出需要绘制的像素点在极坐标系的坐
标,在极坐标系作双线性插值得到准确位置像素点的值,然后重构图像。
对于运动平台的前视扫描声呐成像,载体在水下航行时图像将会产生径向误差。载体
运动对前视扫描声呐成像的影响,前人分析的多是载体的姿态变化对前视扫描声呐成像的
影响。梁艳
[14]
介绍了利用 DVL(声多普勒计程仪)测得的速度和姿态对前视扫描声呐图像中
目标物的位置进行校正,补偿了由于载体运动造成的图像失真。但梁艳直接将前视扫描声
呐测得目标数据当作目标在水平面中与声呐的距离,然后在水平面中对目标位置进行校
正,忽略了声呐测得的目标距离是在空间中斜距。前视扫描声呐成像显示并不是目标在水
平面中的距离,而是根据目标与声呐阵的距离映射到水平面中。本文通过建立载体运动模
型,分析载体运动时目标成像的径向误差,推导出图像域运动补偿量,并用泰勒公式对补
偿量进行化简。随后用简化的补偿量处理前视声呐回波数据,并与未经运动补偿的图像进
行比较,经过运动补偿的图像能准确表示目标整体信息,验证了图像域近似运动补偿的有
效性。
2. 单波束前视扫描声呐成像系统
单波束前视扫描声呐每次定时发射一个具有一定脉宽的信号,在某个固定方向形成一
个探测波束。接收回波就能获得该方向上物体信息。对回波信号进行采样并与本地信号进
行相关,相关结果代表了该方向不同距离回波强度。在发射回波后经过一段固定时间,按
固定角度步进自动转动声呐阵,进入第 2 个方向扫描。经过多次转动就可获得一个扇区的
回波信息。
3. 后向映射及插值成像
基于单波束前视扫描声呐工作特点,为提高成像速度需增大角度步进,从而导致波束
间隔变大,生成的图像间隙较大,容易产生马赛克现象。成像前需要对波束数据作插值处
理,再将极坐标数据转换成笛卡儿坐标数据。转换后的坐标需要进行四舍五入取整,导致
近距离的像素点会被多次计算,产生像素模糊,远距离的像素点反而会缺失灰度值。坐标
点经四舍五入后位置与真实位置会产生偏差。基于上述因素考虑本文采用后向映射成像方
法
[9]
,即在笛卡儿坐标系下对像素进行处理。将需要重绘的像素坐标映射至极坐标系,在
极坐标系下查找以及插值。
具体实现时根据单波束前视扫描声呐机械扫描面的工作特点,每接收到 1ping 数据,
只更新当前 ping 区域的图像灰度值。这样不仅加快了成像速度,也减少了计算量。首先要
确定需要在笛卡尔坐标系下重绘的区域,如图 1 中两根红线之间的小扇形区域,可以根据
前 1ping 和当前 ping 的角度来确定。
图 1 坐标转换
下载: 全尺寸图片 幻灯片
先计算出小扇形区域的两条边界线,即
$${l_1}:y = \tan \left( {H\left( {i - 1} \right)/180 \times \pi } \right) \times x$$
(1)
$${l_2}:y = \tan \left( {H\left( i \right)/180 \times \pi } \right) \times x$$
(2)
其中,$H$是前视扫描声呐输出的转动方向,$i$表示 ping 计数。然后在笛卡儿坐标
系下矩形区域,逐行搜索需要映射的像素点。其中矩形区的像素为$512 \times 256$。小扇
形区的每一行的起始像素点可由${l_1}$计算出,终止像素点由${l_2}$计算出。第$m$行的
起始像素点为$\left( {256 - m} \right)/\left( {\tan \left( {H\left( i \right)/180 \times \pi } \right)}
\right)$,终止像素点为$\left( {256 - m} \right)/\left( {\tan \left( {H\left( {i - 1} \right)/180
\times \pi } \right)} \right)$。实际搜索的区域由小扇形区近似成三角区。然后在极坐标系中
对径向距离超过 250 的点直接赋值 0,从而删除超出小扇形区的点。后向映射的坐标转换
公式为
$$\alpha = \left\{ \begin{split} &{\rm{arctan}} \left( {\left( {256 - m} \right)/\left( {n - 256} \right)} \right)/\pi \times
180 + 180,\;\;\;n < 256\\ &{\rm{arctan}} \left( {\left( {256 - m} \right)/\left( {n - 256} \right)} \right)/\pi \times 180,
\;\;\;\;\qquad\;\, n > 256\\ & 90,\qquad\qquad\qquad\qquad\qquad\;\;\qquad\qquad\qquad\qquad\quad n = 256 \end{split}
\right.$$
(3)
$$r = {\rm{sqrt}}\left( {{{\left( {256 - m} \right)}^{\rm{2}}} + {{\left( {n - 256} \right)}^{\rm{2}}}} \right)$$
(4)
其中,$m$, $n$分别是像素点的行和列,$\alpha $, $r$分别是极坐标系下方向角和径
向距离。由于接收的波束数据是以方向角为行、径向距离为列的矩阵进行存储,后向映射
点的坐标$\alpha $需要转换成矩阵的行。具体转换公式为
$$\theta = (\alpha - \left( {90 - 67.2} \right))/2.4 + 1$$
(5)
其中,前视扫描声呐的波束数据的方向角范围为$ \pm 67.2^{\circ} $,波束角度步进为
2.4°, $\theta $, $r$分别是存储矩阵的行和列。
本文采用的双线性插值在波束方向和径向都做线性插值。具体作法如图 2 所示。
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