[发明专利]前视声纳图像的实时拼接方法和系统有效

专利信息
申请号: 201010215541.8 申请日: 2010-06-29
公开(公告)号: CN102012513A 公开(公告)日: 2011-04-13
发明(设计)人: 陈金波;龚振邦;谢少荣;高同跃 申请(专利权)人: 上海大学
主分类号: G01S15/89 分类号: G01S15/89;G06T5/50
代理公司: 上海上大专利事务所(普通合伙) 31205 代理人: 何文欣
地址: 200444*** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 声纳 图像 实时 拼接 方法 系统
【说明书】:

技术领域

发明涉及一种前视声纳的图像拼接方法和系统,可实时的将分辨率较低的前视声纳图像拼接为一个高分辨率,大范围的图像。

背景技术

前视声纳利用声波的回波信息进行成像,主要用于水下目标观测,广泛的应用于水下探测,搜救,水下入侵检测以及导航等。特别在浑浊的水中,光线会被吸收散射,导致光学成像设备无法探测远距离的目标,甚至导致无法成像。所以在浑浊的水域内进行探测,声纳是一种非常重要的手段。现有的前视声纳设DIDSON(Dual-Frequency Identification Sonar)是运用声频“镜头”能在黑暗中、混水中能生成几乎等同影像质量图像的声纳。它是美国空间与海上战争系统中心研发,作为其海港防御计划的一个组成部份,可被用来识别大型的海港内潜入水域的入侵者。但是由于DIDSON成像的视角小(水平方向为28.8°),分辨率低(垂直分辨率为512,水平方向在小于512),很难观测大的范围,不利于发现水中的目标。因此在实际的应用中会将DIDSON安装在船体的云台上,通过船体以及云台的运动,来观测较大的范围。然而,在同一时刻也只能观测到一个小视角范围内的图像,这仍然不满足水中目标物的检测,由于水下环境复杂,要判别一个物体的性质,需要有个连续的过程,最好能够显示大范围的水中的影像。实时的将多幅小视角的声纳图像拼接为一个大范围的图像,在水下探测中具有重要的作用。

发明内容

本发明的目的在于针对已有技术存在的缺陷提供一种前视声纳图像的实时拼接方法和系统,可以实时的将多幅视角小,分辨率低的声纳图像拼接为一个大范围,高分辨率的声纳图像,有利于提高前视声纳目标探测的水平,扩大观测视角,方便对水下大的目标进行探测。

本发明的构思是:图像拼接采用了多个传感器融合的方法,首先通过云台的姿态信息、船体的姿态传感器信息以及差分GPS信息,计算出每一声纳图像对应到惯性坐标系统下的坐标。其次将不同位置的声纳图像根据惯性坐标下的位置,结合相邻图像之间的相关性计算出坐标变换矩阵,将图像投影在一个平面内;最后通过灰度拉伸,调整声纳图像亮度,在重叠区域采用双线形的插值,实现重叠区域的融合;最终将多幅声纳图像拼接在一起。

本发明的系统结构为:姿态传感器固定安装在船上,可以测量出船体的三维姿态信息。差分GPS固定安装在船上,可测量出船体的大地坐标,用来确定船的位置。两维云台固定安装在船上,经由云台控制器通过PC控制它的运动。前视声纳固定安装在云台上,会随着云台的运动而动作,声纳图像数据通过网络连接到计算机。GPS信号以及惯性系统的信息号都通过串口连接到计算机。

根据云台的安装位置、姿态传感器信息和GPS信息,可计算出当前声纳图像在大地坐标系下的位置和姿态。根据声纳的成像原理,可将图像重新投影到大地坐标系下。在目标探测区域内,PC控制云台的运动以及船体的运动,前视声纳可获取到不同位置和角度的水下图像,这些图像都能够通过计算投影到同一个大地坐标系下,不同图像之间通过融合算法进行融合,这样就将多幅小范围的声纳图像拼接为一个较大范围的图像。

上述的姿态传感器采用了TSS公司的MAHRS SURFACE;

上述的GPS采用了Simrad公司的MX421;

上述云台为自制的二维云台;

上述前视声纳DIDSON采用Sound Metrics公司的长距型双频识别声纳。

根据上述的发明构思,本发明采用下述的技术方案:

一种前视声纳图像的实时拼接方法,其特征在于拼接步骤是:

(1)将GPS、姿态传感器以及云台安装在船上:云台安装在船头的支架上,其水平旋转面与船甲板面平行,旋转中心线尽量在船体中轴线上,GPS安装在船体中心位置,姿态传感器安装位置要保证其中心线与船体中轴线重合。云台控制器和PC放置在船上,计算机通过串口联线连接云台控制器、姿态传感器和GPS,并通过网络网线连接前视声纳。

(2)启动PC、GPS、姿态传感器设备、云台、前视声纳;检查各部分数据链路通讯是否正常;

(3)通过PC控制云台在探测范围内运动;

(4)同时获取各个传感器信息数据,包括以下四种传感器信息:

●从串口读取云台反馈的姿态信息;

●从串口读取姿态传感器发送的船体姿态信息;

●从串口读取GPS信息;

●从网络读取声纳回波信息;

(5)根据前视声纳回波信号的强度将声纳信息恢复为声纳的灰度图象;

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