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一种水下前视声呐移动快速拼接系统无效专利 发明

技术领域

[0001] 本发明涉及水下机器人的水下声呐检测领域,特别是涉及一种用于基于前视声呐二维声呐图像的水下前视声呐移动快速拼接系统。

相关背景技术

[0002] 水下机器人在水下的地形地貌成像,水下目标识别以及水下测绘等方面取得巨大的实际应用成果,水下机器人开始被应用于水下图像采集工作。在水下地貌和水下目标采集作业过程中,水下前视声呐采集的水下图像区域范围限,需要根据连续扫描的二维声呐图像进行水下图像拼接,以保证获取水下全景图像的快速性和准确性。
[0003] 目前水下声呐全景图像获取通过对声呐图像逐张进行拼接,由于声呐图像的噪声过大,且每一次采集的声呐图像像素点过多,传统的图像拼接方法由于受到声呐图像噪声的干扰,拼接效果不理想,同时单幅图像像素点过多,拼接效率低,实现多幅图像拼接时间过长,再次由于声呐二维图像采集为扇形图像,对扇形图像的拼接导致图像拼接难度增加且拼接效率更低,这样就无法快速获得水下全景图像的精确准图像信息。
[0004] 同时,声呐探测过程中容易受到涌流扰动的影响,对声呐探测的全景图像获取产生数据图像扰动,如何在减少扰动条件下快速实现声呐全景图像是本发明所需要解决的核心问题。
[0005] 中国发明专利ZL 201410546109.5公开了“一种基于扩展Piella框架的声呐图像融合方法”,该方法针对声呐连续帧图像进行融合,提高融合图像的清晰度和表现力,不适于扇形声呐图像的快速拼接。
[0006] 中国发明专利ZL 201710534380.0公开了“一种图像获取方法及装置、自主定位导航系统、计算设备”,通过多目摄像机装置采集原始图像,并将原始图像进行拼接,不适于水下主动前视声呐图像的拼接。
[0007] 中国发明专利ZL 201710538727.9公开了“一种图像融合的方法和装置”,利用帧差法计算重叠区域和运动区域实现图像拼接,不适于扇形声呐图像的快速拼接。
[0008] 中国发明专利ZL 201710121611.5公开了“一种基于分层加权融合的水下图像增强方法”,通过分层的方法对水下图像融合,减少计算复杂度,不适于扇形声呐图像的快速拼接。

具体实施方式

[0016] 本发明的优选实施例结合附图详述如下:实施例一:
参见图1,本移动前视声呐的水下三维检测系统中, 包括:一个水下机器人(1)、一个捷联惯导系统(2)、一个三维云台(3)、一个姿态传感器(4)、一个前视声呐(5)和一个上位机(6),其特征在于:
所述水下机器人(1)具有多轴螺旋桨驱动,可以实现自身姿态和运动控制,通过以太网与所述上位机(6)相连;
所述捷联惯导系统(2)搭载于所述水下机器人(1)上,内含有速度陀螺,加速度计和微型计算机,用于测量所述水下机器人(1)的角运动和线运动信息;
所述三维云台(3)安装于所述水下机器人下,用于装载所述前视声呐(5),通过所述捷联惯导系统(2)和所述姿态传感器(4)综合信息,控制所述三维云台(3)位姿,以实现对所述前视声呐(5)探测角度的自动调节,用于所述水下机器人(1)在水下涌流中调节姿态以保持所述前视声呐(5)既定探测角度;
所述姿态传感器(4)安装于所述三维云台(3)的内部,内含有陀螺仪和加速度计等运动传感器,用于获取所述水下机器人(1)的姿态信息;
所述前视声呐(5)安装于所述三维云台(4)上,可以进行既定的扫描角度和扫描范围,通过发射声脉冲并接受不同位置回波信号完成水下信息采集;
实施例二:
本实施例与实施例一基本相同,特别之处在于:
所述上位机(6)用于远程控制水下机器人和接收声呐数据,显示所述前视声呐(5)扫描的二维声呐图像数据,通过对既定间隔时间的声呐图像采集和声呐图像中感兴趣区域ROI提取,利用SURF算法和所述水下机器人(1)的所述捷联惯导系统(2)对声呐图像的ROI进行图像特征点匹配和角度矫正,通过二维声呐快速移动拼接算法实现对水下声呐图像的快速拼接,为所述水下机器人(1)实现水下探测提供可靠依据。
[0017] 实施例三:参见如图2所述二维声呐快速移动拼接算法,具体过程如下:
(a)所述上位机(6)获取所述前视声呐(5)扫描的声呐二维图像,并对既定时间间隔的声呐二维图像选取并编号,例如图2中的声呐图像A和声呐图像B。
[0018] (b)通过对(a)中既定时间间隔的声呐二维图像ROI图像信息分割,分割区域为二维声呐图像的中心,ROI图像的高度略大于声呐扫描扇形的半径,ROI图像的宽度可以根据具体需求设定,并对分割的ROI图像编号,编号与原图像顺序一致。
[0019] (c)根据(b)中的ROI图像按照编号顺序依此进行图像特征点提取,例图2中提取图像A的ROI中的特征点与图像B的ROI中的特征点匹配,特征点匹配数目符合既定特征点阈值(最小为5组匹配点),采用SURF算法实现图像A的ROI和图像B的ROI图像拼接和角度矫正获得图2中新的ROI,若特征点匹配数目不符合既定阈值,则仅保留上一张图像的ROI为新的ROI。
[0020] (d)根据(c)中获取的新ROI,根据所述水下机器人(1)的所述捷联惯导系统(2)确立的水下机器人移动扫描方向,如果所述水下机器人(1)从左向右移,将图2中图A的声呐图像分割的ROI左侧拼接于新图像的图像中心(新ROI)的左侧,图2中图B的声呐图像分割的ROI右侧拼接于新图像的图像中心(新ROI)的右侧,两张声呐图像的快速拼接。如果所述水下机器人(1)从右向左移,将图2中图A的声呐图像分割的ROI右侧拼接于新图像的图像中心(新ROI)的左侧,图2中图B的声呐图像分割的ROI左侧拼接于新图像的图像中心(新ROI)的右侧,两张声呐图像的快速拼接。
[0021] (e)返回(c)运行。
[0022] 以上通过具体实施方式对本发明进行了详细的说明,但这些并非构成对本发明的限制。在不脱离本发明原理的情况下,本领域的技术人员还可做出许多变形和改进,这些也应视为本发明的保护范围。

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