阅读说明：本技术 一种基于多峰值评分制的侧扫声呐底跟踪方法 (Side-scan sonar bottom tracking method based on multi-peak scoring system ) 是由 江泽林 于 2019-09-09 设计创作，主要内容包括：本发明涉及声呐图像处理领域,具体涉及一种侧扫声呐图像底跟踪方法。本发明提出了一种基于多峰值评分制的侧扫声呐底跟踪方法。该方法利用侧扫声呐扫描线的峰值强度、峰值宽度、峰值距离等因素,建立峰值评价机制,为峰值打分,将高分值的峰值提供给海底线决策器,确定海底线。该方法综合了多种影响因素,因此可提高底跟踪的鲁棒性。(The invention relates to the field of sonar image processing, in particular to a side-scan sonar image bottom tracking method. The invention provides a side-scan sonar bottom tracking method based on a multi-peak scoring system. The method utilizes factors such as peak intensity, peak width and peak distance of a side scan sonar scanning line to establish a peak value evaluation mechanism, scores the peak value, provides the peak value with high score to a sea bottom line decision maker and determines the sea bottom line. The method integrates various influencing factors, so that the robustness of the bottom tracking can be improved.)

一种基于多峰值评分制的侧扫声呐底跟踪方法

技术领域

本发明涉及声呐图像处理技术领域，具体涉及一种基于多峰值评分制的侧扫声呐底跟踪方法。

背景技术

成像声呐是探测海底目标、海底地貌等的重要技术手段。侧扫声呐是使用最为广泛的成像声呐之一，侧扫声呐主动发射声信号脉冲，通过接收海底回波，通过时间区分目标距离，通过信号幅度获得目标的强度信息，从而获取海底状况。

底跟踪的含义。底跟踪是侧扫声呐图像的一个重要处理内容，由于海水回波强度与海底目标回波强度差异较大，因此在侧扫声呐图像的近端通常会形成一个低强度的水体区，水体区与海底回波区之间的分界线即为侧扫声呐底跟踪要提取的信息。

底跟踪的意义。底跟踪在侧扫声呐图像处理中有重要的意义。一般地，底跟踪获得的距离信息可作为声呐的距底高度，可部分替代测高仪的功能，提供给平台后可用于平台航行保障或平台导航。另一方面，底跟踪也是进行目标尺度测量、侧扫声图斜距地距校正、声图亮度均衡的重要参数，它是亮度均衡的起始线，也是斜距地距校正的起始线。

当前底跟踪的自动处理方法主要是阈值判断法，以及在此基础上增加的滤波方法。阈值判断法即从最近端开始统计，第一个大于阈值时的采样点所在的距离即为海底距离，多帧数据的海底连接在一起即为海底线。

阈值判断法在声呐图像质量较高时处理效果较好，但当海水中悬浮杂质物较多、声呐平台干扰回波（例如船底回波）、水面干扰回波等影响严重时，利用阈值判断法会引入较大的误差（即虚警率较高）。

发明内容

本发明的目的在于，为了解决上述背景中提出的问题，提出了一种基于多峰值评分制的侧扫声呐底跟踪方法。该方法利用侧扫声呐扫描线的峰值强度、峰值宽度、峰值距离等因素，建立峰值评价机制，为峰值打分，将高分值的峰值提供给底跟踪决策系统，确定海底线。该方法综合了多种影响因素，因此可提高底跟踪的鲁棒性，降低干扰的影响。

为实现上述目的，本发明提出的一种基于多峰值评分制的侧扫声呐底跟踪方法，主要包括以下步骤。

步骤S101：将声呐测线输入峰值检测器，获得峰值检测结果。

步骤S102：将峰值检测结果输入峰值评价器，获得各个峰值的评分。

步骤S103：将高评分的峰值输入海底线决策器，获得海底跟踪结果，即海底线。

本发明一种基于多峰值评分制的侧扫声呐底跟踪方法的优点在于：本发明通过建立峰值评价机制，为峰值打分，将高分值的峰值提供给海底线决策器，确定海底线。该方法综合了多种影响因素，在峰值检测和峰值评价阶段可产生多个峰值，这就能够避免水中其他干扰信号将真实信号剔除的发生。因此可提高底跟踪的鲁棒性。

附图说明

图1为本发明一种基于多峰值评分制的侧扫声呐底跟踪方法的流程图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明所述一种基于多峰值评分制的侧扫声呐底跟踪方法进行详细说明。

步骤S101：将声呐测线输入峰值检测器，获得峰值检测结果。

设声呐测线信号为s(r)，该测线信号为距离r的函数。峰值检测器中为峰值检测函数，针对本发明应用的特点，构造特殊的峰值检测器。具体来说，由于从水体部分到海底部分有一个幅度迅速增加的过程，但幅度增大后在海底部分不会迅速下降，因此该峰值检测函数的特点为：峰值点满足其前面的连续N点为增大趋势，其后面的1点减小。N为动态变化的参数，具体变化准则为：有效峰值数量一般在3~10之间，如果峰值数量小于这个范围，则减小N值；如果峰值数量大于这个范围，则增大N值，直至峰值位于该范围之间或N值减小为1。

获得峰值后，可直接获得峰值的距离（即r）和幅度。峰值的宽度定义如下：峰值点分别向前和向后遍历，幅度值结束递减的两个位置之间的距离。

由此，每条测线s(r)将产生若干个峰值，每个峰值包含的信息包括：峰值所在的距离r、峰值的幅度A、峰值的宽度w。获取的峰值向量为P1(r,A,w)。如下式所示，f₁函数表示峰值检测函数。

(r,A,w) = f₁(s(r))

步骤S102：将峰值检测结果输入峰值评价器，获得各个峰值的评分。

峰值评价器是峰值距离、峰值幅度和峰值宽度的函数。峰值评价器与这三种因素的关系如下。

（1）峰值距离越远，其为海底的可能性越低，而为海底目标的可能性越高，因此峰值评价函数是峰值距离的减函数。

（2）峰值幅度表征了峰值的强度，即海底的散射强度，根据理论分析和实际经验，海底线处的峰值幅度非常大，因此峰值评价函数是峰值幅度的增函数。

（3）峰值宽度表征了海底散射点的散射特性，因为海底正下方回波极强，声波掠射角变小时，海底的后向散射强度急速下降，因此海底正下方的回波可近似为一个强点目标。因此峰值宽度接近脉冲宽度时，其更可能是海底；而峰值宽度远小于脉冲宽度时，为干扰或噪声的可能性较大；峰值宽度远大于脉冲宽度时，为海底强反射目标，如比较大的石头或水下施工目标等的可能性较大。因此峰值评价函数与峰值宽度和脉冲宽度之差成反比。下式表示将峰值检测结果适用于峰值评价函数，获得峰值评分结果。

= f₂(P1(r,A,w))

步骤S103：将高评分的峰值输入海底线决策器，获得海底跟踪结果，即海底线。

进行评分后，取分值大于最高分乘以比例系数ρ(0<ρ<1)的峰值作为预选峰值，将这些峰值输入海底线决策器。选择方法如下。

(r,A,w)=P1(r,A,w), when Q(P1(r,A,w)) >max(Q)·ρ

预选峰值进入海底线决策器后，海底线决策器从预选峰值中选择出可能性最大的峰值，取其所在的距离作为海底。选择方法的核心算法为卡尔曼滤波算法，采用的假设模型为常数假设（因为海底变化相对声呐脉冲间隔是一个缓慢过程）。设底跟踪结果为R，海底线决策器函数为f3，则跟踪决策过程可表示为下式。

R = f3(P2(r,A,w))

本发明一种基于多峰值评分制的侧扫声呐底跟踪方法的优点在于：本发明通过建立峰值评价机制，为峰值打分，将高分值的峰值提供给海底线决策器，确定海底线。该方法综合了多种影响因素，在峰值检测和峰值评价阶段可产生多个峰值，这就能够避免水中其他干扰信号将真实信号剔除的发生。因此可提高底跟踪的鲁棒性。

最后所应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制。尽管参照实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，都不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。