基于小波模极大值的声纳图像特征提取与描述研究

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1、万方数据50卷第2期(总第186期)2009年6月中国造船SHIPBIJILDrNGOFCHlNAV01．50No．2(SerialNo．18∞June．2009文章编号：1000-4882(2009)02-0171—06基于小波模极大值的声纳图像特征提取与描述研究石守东，徐德民，李俊(西北工业大学航海学院，陕西西安710072)摘要海底地图特征提取，是水下航行器(AUV)在未知环境中同时定位与地图创建(SLAM)的关键技术之一．本文针对连续的多波束声纳图像，提出了一种基于小波模极大值法的图像特征提取与描述算法。运用小波模极大值法获取轮廓及模方位，并在轮廓图

2、像中寻找极大区域；以极大区域中心点作为图像特征点，且将区域模方位、特征点区域图像重心坐标组合生成特征点特征向量。实验结果表明：对连续图像，该算法能提取稳定有效轮廓，在边缘上获得图像的特征点一致很好．关键词：船舶、舰船工程；声纳图像；模极大值；特征；水下航行器中图分类号：U666．7文献标识码：A0引言水下航行器在未知环境中创建地图，同时利用地图进行定位(SimultaneousLocalizationandMapping，SLAM)的导航方法具有自主导航和地球物理导航特性【l】，已在水下航行器导航中有着广泛研究与应用。水下航行器SLAM导航关键技术之一，是利

3、用自身携带的声纳传感器提供的信息建立环境地图。由于海底环境具有非结构化特征、环境复杂(海洋中的声音种类多种多样，比如船舶螺旋桨击水声、海中生物发出的声音、海浪声等等，所有这些导致海洋声音背景复杂，噪声严重)和声纳成像分辨率较低等特点，对海底声纳图像的分析和特征提取与陆地上的CCD图像处理方式要求不同。须要找到一种能描述非结构化环境的表达方法，以及针对海底环境的低质量信号，如何提取稳定的特征的算法。在海洋声纳图像中，能显示三种区域：①声波回声部分，主要反映的是礁石、沉船、人工信标等；②阴影部分，声波没有反射；③海底的散射部分。Mignotte禾lJ用马尔可夫随

4、机场(MRFModel)对高分辨率海洋声纳图像提取阴影部分作为图像的特征【21，Wiliams采用点的特征对海底机器人进行导航定位，利用声纳扫描对点特征进行识别，并用来构建海底的环境地刚31，人工的声纳信标及自然的礁石都可看作为一个点特征。Chailloux用相位方法对声纳图像进行分析和匹配。该方法对图像进行快速傅立叶变换，提取频率谱的相位；根据设定的阈值，计算出被选择区域(一小片)的方向矢量，依据相位角进行匹配【4】。文献[5]将分形理论和小波理论相结合，利用小波分解的多分辨特点和分形维数多尺度特性，提高声纳图像的识别率。收稿日期：2008-09．23；修

5、改稿收稿卜]期：2009-04-28万方数据中国造船学术论文本文提出一种基于小波模极大值的声纳图像特征提取与描述方法。小波变换提供了可随频率高低而自动改变时间、频率窗口的宽度，而且具有聚焦局部信号结构的优点；小波模极大值法在图像轮廓的提取上，具有明显的优势‘61。利用小波模方位具有很强的方向性这一特点，对图像的特征点信息进行描述，获取稳定特征点和特征点信息描述，为水下航行器SLAM导航的地图创建和特征匹酉己【71奠定了基础。1小波模极大值的声纳图像特征提取与描述算法设计海洋声纳图像边缘是图像的重要特征之一，然而边缘检测又是图像处理中的一个困难问题。这是因为实

6、际景物图像中的边缘往往是各种类型的边缘以及它们模糊化后结果的组合。实际图像信号存在着噪声，噪声和边缘一样都属高频信号，但是边缘与噪声显著不同之处是两者能量不同，边缘有较大的能量范围[81。因此在平滑滤波作用下，它不会像噪声那样消失。对边缘检测最须要关心的是信号突变部分的位置，这一任务是傅立叶变换所不能的，而小波变换则可以很好地解决这个问题。小波理论变焦特性决定了它对信号处理的特殊功能。基于小波模极大值的声纳图像特征提取的方法和步骤如图1所示。首先通过声纳获取实时图像，并对该图像高斯滤波。然后运用小波模极大值法获取图像边缘轮廓矩阵和模方向矩阵，在图像边缘轮廓矩

7、阵中寻找极大区域，并以极大区域的中心点作为图像特征点。接着用特征点区域的模方位信息及区域中心坐标来生成特征点的特征向量。1．1小波模极大值算法实时图像提取特征点碡描诔、1．，图象预处理(滤波)、}／～边缘轮廓检运用小波模极≥l测特征点大值获取图像轮廓与模方向图l算法买现流程图首先选取二维光滑函数目化力，秒似纠具有很好的局部特性，并满足：JL秒(z，y)dxdy=1对口其沿x，Y两个方向的导数妒1伍，∥：—aO—_(x,y)，缈2阢砂：—ao_(x,y)“^oy若y1阮∥和y2化纠满足以下条件：』L∥1(x,y)dxdy=0，』￡矿伍脚=o则y1阢∥和y2阢∥

8、称为基本小波。对一幅图像厂伍∥进行小波变换为：∥m)