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侧扫声呐图像特征提取改进方法

王其林 王宏健 李 庆 肖 瑶 班喜程

王其林, 王宏健, 李 庆, 肖 瑶, 班喜程. 侧扫声呐图像特征提取改进方法[J]. 水下无人系统学报, 2019, 27(3): 297-304. doi: 10.11993/j.issn.1673-1948.2019.03.010
引用本文: 王其林, 王宏健, 李 庆, 肖 瑶, 班喜程. 侧扫声呐图像特征提取改进方法[J]. 水下无人系统学报, 2019, 27(3): 297-304. doi: 10.11993/j.issn.1673-1948.2019.03.010
WANG Qi-lin, WANG Hong-jian, LI Qing, XIAO Yao, BAN Xi-cheng. Improved Feature Extraction Method for Side Scan Sonar Images[J]. Journal of Unmanned Undersea Systems, 2019, 27(3): 297-304. doi: 10.11993/j.issn.1673-1948.2019.03.010
Citation: WANG Qi-lin, WANG Hong-jian, LI Qing, XIAO Yao, BAN Xi-cheng. Improved Feature Extraction Method for Side Scan Sonar Images[J]. Journal of Unmanned Undersea Systems, 2019, 27(3): 297-304. doi: 10.11993/j.issn.1673-1948.2019.03.010

侧扫声呐图像特征提取改进方法

doi: 10.11993/j.issn.1673-1948.2019.03.010
基金项目: 国家自然科学基金重点项目(61633008); 国家自然科学基金(青年项目)(51609046); 黑龙江省自然科学基金(F2015035)
详细信息
    作者简介:

    王其林(1992-), 男, 在读硕士, 主要研究方向为船舶航行与作业控制理论与工程.

  • 中图分类号: TJ6; TP751

Improved Feature Extraction Method for Side Scan Sonar Images

  • 摘要: 由于侧扫声呐图像对于研究海底状况有着重要的作用, 因此常采用点特征和线特征提取来分析声呐图像的特点。其中点特征提取分析采用尺度不变特征变换(SIFT)算法, 直线特征提取采用Hough变换和线段检测(LSD)算法。文中针对Hough变换在提取直线特征时因基本空间转换方式存在不足而使得提取的线特征不理想的问题, 提出了一种效果更好的空间转换方式, 该方法需要建立2个图像边缘掩码矩阵, 一个保持原状用于寻找直线特征, 另一个根据边缘点转化情况相应减少对应边缘点, 这种方法的设计可以保证属于直线的特征点都能参与到直线特征的形成中; 针对LSD算法中检测到的直线特征会因相交而出现断裂的问题, 设计了一种断裂线特征拟合方法, 利用角度、位置等条件将被判定为断裂的直线特征进行拟合, 减少因直线特征断裂造成直线过短过多的问题, 然后通过长度阈值筛选出合适的直线特征。通过优化前后的方法对侧扫声呐图像进行直线特征提取验证, 证明了所改进的Hough变换可以更好地提取到线特征, 而优化后的LSD算法也减小了线特征断裂的影响。同时对于待处理的声呐图像, 点特征提取数量较多, 不能很好地体现图像内容特点, 而改进之后的线特征可以提取出图像内容的轮廓, 信息丰富, 能更好地表现了图像的内容。以上改进方法可为有关线特征提取研究提供参考。

     

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出版历程
  • 收稿日期:  2018-11-04
  • 修回日期:  2018-12-18
  • 刊出日期:  2019-06-30

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