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新型机载双频雷达测深系统的全回波波形会因为激光器能量的抖动或是探测器响应饱和使得回波波形能量基线值不同,如图3(a)所示,因此为了增大信号和噪声的对比度,避免在图像上因为回波基线值不同导致后续图像分割错误的情况,需要对单一回波进行基值校正。文中选取每条波形最后100 ns范围内的回波均值作为基线值,将回波减去基线值,完成基值校正,如图3(b)所示。
图 3 未校正基值波形之间对比和校正基值后波形之间对比。(a)未校正基值波形之间对比;(b)校正基值波形之间对比
Figure 3. Comparisons of uncorrected base waveform and corrected base waveform. (a) Uncorrected base value waveform comparison; (b) Corrected base value waveform comparison
为了能够拼接出连贯的海底回波波形廓线,选取新型机载双频雷达测深系统扫描电机编码数相同的波形进行拼接,保证图像拼接列数方向为飞机飞行方向。将拼接图像利用公式(1)进行灰度归一化:
$$ B=(A-{\rm{min}}(A\left)\right)/({\rm{max}}\left(A\right)-{\rm{min}}(A\left)\right) $$ (1) 式中:
$ A $ 为输入的原始图像;$ B $ 为归一化后图像。归一化后拼接的海水回波能量剖面图,如图4所示。图中每一列代表一条回波波形,灰度值代表该点的回波能量,从上至下每一行代表一个采样时刻,采样时刻单位为ns。由图4可见一条明显的海底回波廓线,但在500行往下廓线逐渐消失,不再明显,相应波形如图3中波形1所示。为了减小高回波能量对图像灰度值显示范围的拉伸,截取图像401~600行并通过公式(1)进行归一化,用于下一步的图像处理,如图5所示。图像中可以较明显的看到海底回波廓线,相对于图3中波形1无明显海底回波,初步验证了图像处理提取海水深度的可行性。
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图像预处理包括灰度化、高通滤波、对比度增强等[8]。为了凸显海底回波廓线区域,消除噪声对后续海底回波廓线的影响需要对图像进行滤波处理。对于任意深度的海底回波信号能量应当与其相邻的海底回波能量相似,因此选择采样双边滤波对图像进行平滑操作并突出海底回波廓线区域,双边滤波在高斯滤波考虑像素空间距离的基础上还考虑了灰度的相似性,在消除噪声的同时保持图像的边缘细节[9]。双边滤波由公式(2)定义:
$$ \begin{split} \bar I\left( p \right) = \dfrac{1}{{{W_p}}}\displaystyle\sum\nolimits_{q\epsilon S} {{G_{\delta s}}} \left( {||p - q||} \right){G_{\delta \gamma }}(|I\left( p \right) - I\left( q \right)|)I\left( q \right) \end{split} $$ (2) 其中,
$ {W}_{p} $ 为:$$ {W}_{p}=\sum _{q\in S}{G}_{\delta s}\left(||p-q||\right){G}_{\delta \gamma }\left(\left|I\left(p\right)-I\left(q\right)\right|\right) $$ (3) 式中:
$ p $ 为输入像素的像素位置;$ q $ 为滑动窗口$ S $ 中像素的像素位置;$ {G}_{\delta s} $ 为空间域核;$ {G}_{\delta \gamma } $ 为图像像素域核;$ I\left(p\right) $ 为输入像素灰度值;$ \bar {I}\left(p\right) $ 为输出像素灰度值;$ I\left(q\right) $ 为滑动窗口中像素灰度值。进一步,$ {G}_{\delta s} $ 空间域核如下式:$$ {G}_{\delta s}\left(||p-q||\right)={e}^{\frac{-\left(||p-q||\right)}{2\delta {s}^{2}}} $$ (4) $ {G}_{\delta \gamma } $ 图像像素域核如下式:$$ {G}_{\delta \gamma }\left(\left|I\left(p\right)-I\left(q\right)\right|\right)={e}^{-\frac{{\left(I\left(p\right)-I\left(q\right)\right)}^{2}}{2\delta {\gamma }^{2}}} $$ (5) 空间域核和图像像素域核可以视为二维高斯函数,
$ \delta s $ 为空间域核标准差,$ \delta \gamma $ 为像素域核标准差。在图像的平坦区域,图像灰度值变换小,像素域权重约为1,此时空间域权重起主要作用,相当于进行高斯滤波。在图像边缘区域,空间小范围内灰度值剧烈变化,空间域权重约为1,此时像素域权重变大起主要作用,因而保持了边缘信息。实验表明,当窗口大小取22,
$ \delta s $ 取5,$ \delta \gamma $ 取0.7时滤波效果好,如图6所示。 -
对经过双边滤波后的海水回波能量剖面图进行海底回波廓线提取之前,需要对图像进行分割,将海底回波廓线区域和海水散射层回波信号区域分割开来。再单独对感兴趣的区域做进一步的处理。常见的图像分割方法可以分为基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法和基于边缘的分割方法等。文中选用基于阈值的分割方法中的Niblack方法。
Niblack算法是一种常见的局部阈值二值化算法,局部阈值通过计算以像素点为中心,窗口大小范围
$ r $ 内的灰度平均值和标准差得到,如果该像素值大于计算的局部阈值,视该像素点为前景,赋值为1,反之视为背景赋值为0,具体阈值计算公式见公式(6):$$ T\left(x,y\right)=m\left(x,y\right)+k*s\left(x,y\right),\left(x,y\right)\in S $$ (6) 式中:
$ T $ 是阈值;$ m $ 是邻域$ S $ 中的均值;$ s $ 是邻域$ S $ 中的方差;$ k $ 是预先设定的修正值。由于局部阈值二值化算法能够根据像素点所在位置不同,确定不同的二值化阈值,实施自适应的二值化处理,因而对背景灰度变换较大,存在突发噪声的图像处理也有较好的效果。但Niblack对于边界区域
$ (r-1)/2 $ 内的像素无法求取阈值,同时如果整个窗口内的像素都为背景,通过Niblack计算后必有一部分像素被误认为前景[10]。文中选取的Niblack局部阈值窗口大小为13,修正值为0.2,同时为防止海底廓线区域出现断裂,用半径为3的圆结构对图像进行闭操作,处理后图像见图7(a)。图中除了海底廓线区域外还存在较多错误提取的前景目标,需要对分割的前景目标做进一步的判别以从分割区域中选择出海底回波廓线区域。
通过观察分割目标所在位置对应的双边滤波后海水回波能量剖面图,如图7(b)所示,发现海底回波廓线区域灰度值普遍比背景区域大,因此统计经过双边滤波后的图像上相同位置区域的均值,找到均值最大的区域视为海底廓线区域,至此提取出海底回波廓线区域。对寻找到的海底回波廓线区域按列进行处理,找到每一列第一个为目标的索引值
$ t_1 $ 和最后一个为目标的索引值$ t_2 $ ,通过公式(7)计算该列的海底回波对应时刻$ t $ 为:$$ t=\frac{{t}_{1}+{t}_{2}}{2} $$ (7) 绘制出海底回波廓线,如图8所示。
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将图5对应数据通过传统波形处理方法进行处理,不进行激光入射角度修正,比对文中方法与传统波形处理方法所求401 ns后的激光斜距,如图9(a)所示。文中方法与传统波形处理在海水斜距50 m之前有很好的一致性,且图像处理方法得到斜距与波形处理方法得到斜距相差如图9(b)所示,两者斜距的平均偏差为0.5148 m,充分说明了文中方法的优越性。
图 9 (a)图像处理方法与波形处理方法比对结果;(b)图像处理斜距减去波形处理斜距后的差值
Figure 9. (a) Comparison result of image processing method and waveform processing method; (b) Difference between the image processing slope distance and the waveform processing slope distance
绘制另外四组扫描电机编码数不同的海水回波能量剖面图,并处理得到相应的海底回波廓线,如图10所示,对应四组图像处理和波形处理比对结果如图11所示,斜距差值如图12所示。
统计这四组数据通过图像处理方法和波形处理方法探测到海底回波个数、最大探测斜距以及平均偏差见表1。
表 1 不同算法的探测海底回波个数和最大探测斜距
Table 1. The number of seabed echoes and the maximum detection slope distance of different algorithms
Area Method Number of seabed echoes detected Maximum detection slant distance/m Mean deviation/m Figure10(a) Image processing 82 53.7020 0.5162 Waveform processing 64 49.1603 Figure10(b) Image processing 65 51.5898 0.4461 Waveform processing 55 49.2936 Figure10(c) Image processing 101 62.9427 0.4519 Waveform processing 56 50.7347 Figure10(d) Image processing 71 58.8412 0.4045 Waveform processing 22 48.6992 Total Image processing 319 62.9427 0.4547 Waveform processing 197 50.7347 由表可见,文中方法与传统波形处理方法的斜距平均偏差为0.4547 m,文中图像处理方法在探测海底回波个数和最大探测斜距上均优于传统波形处理方法,在图10(d)区域的图像处理海底回波提取率约是波形处理方法的三倍,在图10(c)区域图像处理方法相对传统波形处理的最大探测斜距提升了约12 m。
Extracting sea water depth by image processing of ocean lidar
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摘要:
机载激光雷达已经应用于浅海地形测绘,与激光器、接收望远镜和探测器一样,水深提取算法也是决定系统最大测深能力的关键环节。常规的水深提取算法是对单个激光雷达采集的波形数据进行处理,通过提取波形中的海表和海底位置实现水深测量,这种方法在提取水深较深的海底微弱回波信号时,易受海水散射层强信号的影响,导致水深提取能力和准确度下降。为了解决这一问题,将一维回波波形数据按采集顺序组合成二维的回波强度图像,图像的每一列代表一条回波波形,图像的灰度值对应着回波信号强度。利用图像的横向相关性,通过双边滤波、局部阈值二值化等图像处理方法,提取出海底回波信号廓线。该方法一方面提升了海底回波的提取能力,一方面避免散射层信号对海底微弱信号的干扰,为浅海地形、水下目标一体化探测提供新的数据处理方式。
Abstract:Airborne lidars have been used in shallow sea surveying and mapping. The water depth extraction algorithm is vital in assessing the system’s maximum sounding ability, similar to lasers, receiving telescopes, and detectors. The conventional water depth extraction algorithm processes the single waveform data and measures water depth through the extraction of the sea surface and seafloor positions in the waveform. This method is susceptible to the influence of strong signals from the seawater scattering layer when extracting weak echo signals from the bottom of the deep water, resulting in a decrease in the ability and accuracy of water depth extraction. To address this issue, the one-dimensional echo waveform data was combined into two-dimensional echo intensity images according to the acquisition order. Each column of the image represented an echo waveform, and the gray value of the image corresponded to the intensity of the echo signal. Using the horizontal correlation of the image and through image processing methods such as bilateral filtering and local threshold binarization, the submarine echo signal profile was extracted. This method both improves the extraction ability of seabed echoes and circumvents the interference of scattering layer signals on weak seabed signals while also providing a new data processing method for the combined detection of shallow sea terrain and underwater targets.
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Key words:
- lidar /
- water depth extraction /
- image processing /
- image segmentation
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表 1 不同算法的探测海底回波个数和最大探测斜距
Table 1. The number of seabed echoes and the maximum detection slope distance of different algorithms
Area Method Number of seabed echoes detected Maximum detection slant distance/m Mean deviation/m Figure10(a) Image processing 82 53.7020 0.5162 Waveform processing 64 49.1603 Figure10(b) Image processing 65 51.5898 0.4461 Waveform processing 55 49.2936 Figure10(c) Image processing 101 62.9427 0.4519 Waveform processing 56 50.7347 Figure10(d) Image processing 71 58.8412 0.4045 Waveform processing 22 48.6992 Total Image processing 319 62.9427 0.4547 Waveform processing 197 50.7347 -
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