一種基于時變曲線模型的sas圖像自動均衡方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于時變曲線模型的SVS圖像自動 均衡方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 受聲傳播損失、吸收損失、水底后向散射強(qiáng)度、聲納發(fā)射和接收系統(tǒng)引起的聲源級 波動等因素的影響，聲納圖像強(qiáng)度(亮度）往往會有比較大的起伏。由于不同距離對應(yīng)的虛 擬孔徑長度不同，合成孔徑聲納（Synthetic Aperture Sonar, SAS)圖像的強(qiáng)度變化范圍會 更大。聲納圖像強(qiáng)度的不均衡問題對聲納圖像的判讀和處理造成很大的影響。一方面，由 于圖像輸出設(shè)備(顯示屏、打印機(jī)等)的動態(tài)范圍有限，SAS圖像強(qiáng)度不均衡可能會造成重要 細(xì)節(jié)或目標(biāo)丟失。另一方面，基于SAS圖像的計算機(jī)輔助檢測或分類方法（Computer Aided Detection/Classification，CAD/CAC)、目標(biāo)自動檢測和識別方法（Automatic Target Detection/Recognition, ATD/ATR)大都依賴目標(biāo)與背景之間的強(qiáng)度差異，不均衡的聲納圖 像會造成CAD/CAC和ATD/ATR方法失效。因此，圖像均衡是聲納圖像處理中的一個關(guān)鍵步 驟?，F(xiàn)有聲納圖像均衡處理方法中，大都采用光學(xué)圖像處理中的通用均衡方法，如高斯均衡 等。這些均衡方法沒有考慮聲波傳播、水底后向散射以及SAS成像等對聲納圖像強(qiáng)度的影 響，因此應(yīng)用效果不理想。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明的目的在于，為解決合成孔徑聲納圖像受外界環(huán)境因素的影響及不同距離 對應(yīng)的虛擬孔徑長度不同所導(dǎo)致圖像不均衡的技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種基于時變曲線模 型的SAS圖像自動均衡方法，利用該自動均衡方法可以獲得均衡的SAS圖像。
[0004] 為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供一種基于時變曲線模型的SAS圖像自動均衡方法， 所述的SAS圖像自動均衡方法包括：
[0005] 步驟1)構(gòu)建時變曲線模型，確定該時變曲線模型中待估計的參數(shù)；
[0006] 步驟2)定義圖像像素集合和包含其內(nèi)部的像素值，通過確定的方位向坐標(biāo)處的 SAS圖像獲得時變曲線的觀測量；
[0007] 步驟3)根據(jù)步驟1)中的待估計的參數(shù)和步驟2)中獲得的觀測量，利用非線性最 小二乘擬合的方法估計參數(shù)向量的最佳估計量，并根據(jù)該最佳估計量確定時變曲線的最優(yōu) 估計；
[0008] 步驟4)根據(jù)步驟1)中的時變曲線模型和步驟3)中得到的最優(yōu)估計求得時變曲 線，并利用該時變曲線計算得出均衡后的圖像。
[0009] 作為上述技術(shù)方案的進(jìn)一步改進(jìn)，所述步驟1)中的時變曲線模型的對數(shù)表達(dá)形式 為：
[0010] - (1)
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于時變曲線模型的SAS圖像自動均衡方法，其特征在于，所述的SAS圖像自動 均衡方法包括： 步驟1)構(gòu)建時變曲線模型，確定該時變曲線模型中待估計的參數(shù)； 步驟2)定義圖像像素集合和包含其內(nèi)部的像素值，通過確定的方位向坐標(biāo)處的SAS圖 像獲得時變曲線的觀測量； 步驟3)根據(jù)步驟1)中的待估計的參數(shù)和步驟2)中獲得的觀測量，利用非線性最小 二乘擬合的方法估計參數(shù)向量的最佳估計量，并根據(jù)該最佳估計量確定時變曲線的最優(yōu)估 計； 步驟4)根據(jù)步驟1)中的時變曲線模型和步驟3)中得到的最優(yōu)估計求得時變曲線，并 利用該時變曲線計算得出均衡后的圖像。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于時變曲線模型的SAS圖像自動均衡方法，其特征在于，所 述步驟1)中的時變曲線模型的對數(shù)表達(dá)形式為：
其中，S1表示對數(shù)項(xiàng)系數(shù)，a3、Id1和b2表示線性項(xiàng)變化，a 2表示二次項(xiàng)變化，b3、C1和C2 表示常數(shù)項(xiàng)變化，a3、a2、bp C1、:T1和;T2均為待估計的參數(shù)，fwatOT、f apra￡和flg均表示TVC 變化規(guī)律的變化點(diǎn)。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于時變曲線模型的SAS圖像自動均衡方法，其特征在于，所 述步驟2)中時變曲線的觀測量通過下述計算公式求得：
gy(r) = median ID (7) 上式滿足： 及 Υ = (Ymin+Ymax) /2 (9) 其中，gy(r)表示時變曲線的觀測量，L表示圖像像素集合，I[r，y]表示聲吶圖像，r表 示距離向坐標(biāo)，y表示方位向坐標(biāo)，median表示取中值操作。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于時變曲線模型的SAS圖像自動均衡方法，其特征在于，所 述步驟3)中的參數(shù)向量可表示為： 另有：
其中表示參數(shù)向量，,表示最佳估計量，/「丨及.#·)表示誤差的平方和，丨表示 時變曲線的待估計值，g(ri)表示時變曲線的觀測量； 將最佳估計量/代入時變曲線模型f (r)中，即得時變曲線的最優(yōu)估計f#(r)。
5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于時變曲線模型的SAS圖像自動均衡方法，其特征在于，所 述步驟3)中最佳估計量/采用置信區(qū)間法求得，其步驟包括： 步驟301)在坐標(biāo)點(diǎn)#的鄰域J內(nèi)采用的二階泰勒展開近似f (豕『)，
其中，H表示函數(shù)￡(矣r)的二階導(dǎo)數(shù)矩陣，囊表示函數(shù)￡(兵r)在坐標(biāo)點(diǎn)!!處的梯度，q 表示的近似函數(shù)， 上式滿足：iZ(A)= ￡(戶) (H) 步驟302)根據(jù)局部最小準(zhǔn)則和上述（10)式計算得出最佳步長f%該最佳步長S·表示 為：
其中，Λ表示鄰域范圍； 步驟303)將步驟302)中獲得的最佳步長^求得+ 如果
^則接受丨+ ?*作為新的坐標(biāo)點(diǎn)，同時增大鄰域范圍△;否則，縮小鄰域 范圍Δ ; 步驟304)重復(fù)執(zhí)行上述步驟301)至步驟303)直至得到最佳估計量/ β
6. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于時變曲線模型的SAS圖像自動均衡方法，其特征在于，所 述步驟4)通過結(jié)合上述（1)式、（2)式和（3)式求得時變曲線，并利用該時變曲線通過下述 計算公式計算得出均衡后的圖像：
f#(r)表示時變曲線的最優(yōu)估計，Itl(r，y)表示均衡后的圖像。
7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于時變曲線模型的SAS圖像自動均衡方法，其特征在于，所 述的步驟4)中均衡后的圖像I。(r，y)通過調(diào)整Weibull分布的尺度參數(shù)增強(qiáng)對比度，所有 圖像數(shù)據(jù)均歸一化到[01]之間，圖像I tl(r，y)采用[01]之間的浮點(diǎn)數(shù)進(jìn)行表示，用戶期望 目標(biāo)相對背景的信噪比優(yōu)于S，則預(yù)期的背景強(qiáng)度表示為：
則有增強(qiáng)對比度后的圖像變換為：
…… (14) 其中，νΠ (Λ表示圖像Ici(I^y)的眾數(shù)，其用于度量圖像Itl(I^y)背景的強(qiáng)度。
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種基于時變曲線模型的SAS圖像自動均衡方法，以聲傳播模型、水底后向散射模型和SAS成像模型為基礎(chǔ)推導(dǎo)了時變曲線（Time Variant Curve，TVC）模型的表達(dá)式，結(jié)合SAS圖像的統(tǒng)計特征，推導(dǎo)出時變曲線觀測量，并以該時變曲線觀測量為基礎(chǔ)，利用非線性最小二乘擬合方法完成時變曲線參數(shù)估計；最后基于時變曲線參數(shù)及其模型進(jìn)行SAS圖像的自動均衡，用湖海試數(shù)據(jù)對本發(fā)明的SAS圖像自動均衡方法進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果表明推導(dǎo)的時變曲線模型表達(dá)式與試驗(yàn)數(shù)據(jù)具有較好的吻合度，有效地消除SAS圖像的不均衡問題。
【IPC分類】G06T5-20, G06T5-00
【公開號】CN104751413
【申請?zhí)枴緾N201310727353
【發(fā)明人】劉維, 劉紀(jì)元, 黃海寧
【申請人】中國科學(xué)院聲學(xué)研究所
【公開日】2015年7月1日
【申請日】2013年12月25日