一種基于周圍變化的側(cè)掃聲吶圖像紋理失真區(qū)域修復方法技術(shù)

本發(fā)明專利技術(shù)公開了一種基于周圍變化的側(cè)掃聲吶圖像紋理失真區(qū)域修復方法，包括以下步驟：步驟S1，自動搜索圖像紋理失真區(qū)域；步驟S2，修復側(cè)掃聲吶圖像紋理失真區(qū)域，包括：步驟S21，在所述步驟S1搜索到的所有紋理失真區(qū)域中，選擇待修復區(qū)域和樣本區(qū)域；步驟S22，定義修復模板的尺寸；步驟S23，計算圖像塊的權(quán)值；步驟S24，選擇待修復塊，然后尋找與待修復塊像素方差最小的樣本塊；步驟S25，將所述樣本塊中的像素通過弱相關匹配到待修復塊內(nèi)，以修復待修復塊；步驟S26，更新待修復區(qū)域的邊界，然后再重復執(zhí)行所述步驟S21到步驟S25，直至修復待修復區(qū)域。采用本發(fā)明專利技術(shù)可以獲取高質(zhì)量海底地貌圖像，同時解決海上風電場建設和后續(xù)安全運行監(jiān)測難題。

【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
一種基于周圍變化的側(cè)掃聲吶圖像紋理失真區(qū)域修復方法
本專利技術(shù)涉及一種基于周圍變化的側(cè)掃聲吶圖像紋理失真區(qū)域修復方法。
技術(shù)介紹
海上風電、橋梁等海洋工程建設中，對水下地形地貌特征以及地質(zhì)的分布變化特征有較高的要求，相較基于單波束測深系統(tǒng)或多波束測深系統(tǒng)獲取海底地形地貌信息的傳統(tǒng)方法，側(cè)掃聲吶是基于聲學散射原理來探測海底地形的，側(cè)掃聲吶系統(tǒng)工作時，換能器基陣向兩側(cè)發(fā)射脈沖聲波，聲波按球面波形式向外傳播，碰到海底或者水中物體時發(fā)生散射，反向散射波沿原傳播路線返回被換能器接受，反映在記錄紙或者顯示器上，側(cè)掃聲吶分辨率是多波束測深分辨率的50到100倍，是獲取海底精細地貌信息的有效手段。側(cè)掃聲吶圖像處理是獲取高質(zhì)量海底地貌信息的關鍵，側(cè)掃聲吶系統(tǒng)測量時，丟失Ping、丟失回波、異常回波等問題時常發(fā)生，常導致側(cè)掃聲吶瀑布圖像中出現(xiàn)空白、異常灰度變化，導致形成的側(cè)掃聲吶圖像對海底出現(xiàn)異常解譯，因此需要對這些紋理失真區(qū)開展修復，確保側(cè)掃聲吶圖像對海底的正確表達；為了消除異常回波區(qū)的影響，目前主要采用人工方法，通過人工判讀紋理失真區(qū)的存在，然后借助周圍像素的灰度值，通過平均內(nèi)插或中值內(nèi)插來實現(xiàn)紋理失真區(qū)的修復；平均內(nèi)插即借助修復區(qū)周邊正常像素的灰度值，通過算術(shù)平均，計算插補像素的灰度值來實現(xiàn)修復；平均內(nèi)插法簡單，易于實現(xiàn)，但常導致修復區(qū)灰度變化差異非常小，修復后的圖像出現(xiàn)同灰度值或差異很小的灰度值，海底的紋理變化特征缺失；中值插值法與均值插值法思想近似，即借助周邊像素的灰度值，通過尋求周邊像素灰度序列的中值替代異常像素的灰度值，進而實現(xiàn)異常像素的修復；當采用的周圍像素灰度相同時，修復的相鄰像素灰度值變化較小，難以反映海底的紋理變化特征。因此，目前需要一種修復方法來解決這一問題。
技術(shù)實現(xiàn)思路
本專利技術(shù)的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的缺陷而提供一種基于周圍變化的側(cè)掃聲吶圖像紋理失真區(qū)域修復方法，以獲取高質(zhì)量海底地貌圖像，并有效的解決海上風電場建設和后續(xù)安全運行監(jiān)測難題。本專利技術(shù)所述的一種基于周圍變化的側(cè)掃聲吶圖像紋理失真區(qū)域修復方法，包括以下步驟：步驟S1，自動搜索圖像紋理失真區(qū)域，包括采用以下步驟S11或步驟S12實現(xiàn)側(cè)掃聲吶圖像紋理失真區(qū)域的自動搜索；所述步驟S11，在側(cè)掃聲吶圖像中先從上往下沿著海底線移動觀察，然后在海底線周圍從左往右移動觀察，并根據(jù)觀察到的海底線的異常變化搜索紋理失真區(qū)域；所述步驟S12，根據(jù)側(cè)掃聲吶圖像的失真特征搜索紋理失真區(qū)域；以及步驟S2，修復側(cè)掃聲吶圖像紋理失真區(qū)域，包括以下步驟：步驟S21，在所述步驟S1搜索到的所有紋理失真區(qū)域中，選擇尺寸最大的紋理失真區(qū)域作為待修復區(qū)域，在側(cè)掃聲吶圖像的所有紋理完整區(qū)域中選擇位于所述待修復區(qū)域附近且與該待修復區(qū)域紋理最接近的紋理完整區(qū)域作為樣本區(qū)域；步驟S22，根據(jù)側(cè)掃聲吶圖像的分辨率以及圖像紋理的復雜程度定義一修復模板的尺寸，利用該修復模板從上到下從左往右依次遍歷待修復區(qū)域內(nèi)的像素，包括：將待修復區(qū)域與樣本區(qū)域進行模板匹配，并在樣本區(qū)域內(nèi)逐像素搜索，選擇與待修復區(qū)域的位于修復模板內(nèi)像素的方差最小的區(qū)域塊，以該區(qū)域塊直接替換待修復區(qū)域的相應位置；步驟S23，將待修復區(qū)域與樣本區(qū)域的分界線劃分為若干段邊界l，并根據(jù)以下公式(1)計算得到若干個以邊界l為中心的圖像塊的權(quán)值p：p＝α·C(l)+β·D(l)+γ·H(l)(1)；式中，C(l)為置信度，D(l)為數(shù)據(jù)項，H(l)為以邊界l為中心點的圖像塊的灰度信息熵，α、β、γ均為系數(shù)，且α+β+γ＝1；步驟S24，在所述步驟S23計算得到的所有圖像塊的權(quán)值p中選擇權(quán)值最大的圖像塊作為最優(yōu)先修復的待修復塊，然后在樣本區(qū)域中尋找與該最優(yōu)先修復的待修復塊像素方差最小的樣本塊；步驟S25，將所述步驟S24中尋找到的樣本塊中的像素通過弱相關匹配到最優(yōu)先修復的待修復塊內(nèi)，以修復該最優(yōu)先修復的待修復塊；以及步驟S26，更新待修復區(qū)域的邊界，然后再重復執(zhí)行所述步驟S21到步驟S25，直至修復待修復區(qū)域。在上述的基于周圍變化的側(cè)掃聲吶圖像紋理失真區(qū)域修復方法中，所述步驟S11包括：對側(cè)掃聲吶圖像進行斜距改正以形成平距圖像，假設該平距圖像上最多允許連續(xù)n個像素重復，則將紋理失真區(qū)域定義為海底線周圍距海底線距離為d0的圖像范圍，其中，d0滿足以下公式(2)：式中，h為聲吶儀器在測量獲得側(cè)掃聲吶圖像時與海底的垂直距離。在上述的基于周圍變化的側(cè)掃聲吶圖像紋理失真區(qū)域修復方法中，所述步驟S12包括以下步驟：步驟S121，設定一R×L的二維滑動窗口，對側(cè)掃聲吶圖像進行遍歷，并按照以下公式(3)計算得到側(cè)掃聲吶圖像的各個由二維滑動窗口所限定區(qū)域中每個像素(x,y)的灰度橫向梯度變化值gx以及灰度縱向梯度變化值gy，其中，R和L為自然數(shù)：式中，G(x,y)為像素(x,y)的灰度值；步驟S122，根據(jù)側(cè)掃聲吶圖像的各個由二維滑動窗口所限定區(qū)域中每個像素(x,y)的灰度橫向梯度變化值gx以及灰度縱向梯度變化值gy統(tǒng)計得到整體灰度橫向梯度變化均值Egx以及整體灰度縱向梯度變化均值Egy；步驟S123，當側(cè)掃聲吶圖像的一個由二維滑動窗口所限定區(qū)域中70％以上的像素滿足以下公式(4)的條件時，將該區(qū)域定義為疑似的圖像缺失區(qū)域；式中，λ為第一閾值系數(shù)，取值范圍為0～1；步驟S124，根據(jù)以下公式(5)判斷在所述疑似的圖像缺失區(qū)域中每個像素(x,y)是否失真：式中，λ’為第二閾值系數(shù)，取值范圍為0～1，E為每個像素(x,y)的灰度梯度均值，Emean為側(cè)掃聲吶圖像去除水柱區(qū)異常值后的整體灰度梯度均值；以及步驟S125，將由步驟S124中找到的失真的像素合并所形成的區(qū)域定義為紋理失真區(qū)域。在上述的基于周圍變化的側(cè)掃聲吶圖像紋理失真區(qū)域修復方法中，在所述步驟S21中，將樣本區(qū)域定義為海底線周圍距海底線距離為d0～3d0的圖像范圍，其中，d0滿足以下公式(2)：式中，h為聲吶儀器在測量獲得側(cè)掃聲吶圖像時與海底的垂直距離。在上述的基于周圍變化的側(cè)掃聲吶圖像紋理失真區(qū)域修復方法中，在所述步驟S23中，設定以邊界l為中心點的圖像塊的尺寸為R×L，并按照以下公式(6)計算該圖像塊的灰度信息熵H(l)：式中，f(i,j)為所述圖像塊在位置(i,j)熵值的灰度值，|f(i,j)|表示灰度值f(i,j)出現(xiàn)的頻數(shù)，Pi,j為歸一化后的灰度概率值。在上述的基于周圍變化的側(cè)掃聲吶圖像紋理失真區(qū)域修復方法中，所述步驟S25包括：遍歷計算所述步驟S24中最優(yōu)先修復的待修復塊中的每個像素的周圍像素與尋找到的樣本塊中的每個像素的周圍像素的方差，并選取方差最小值所對應的樣本塊中的像素的灰度值作為方差最小值所對應的最優(yōu)先修復的待修復塊中的像素的灰度值。基于上述技術(shù)方案，本專利技術(shù)利用灰度共生矩陣描述紋理的統(tǒng)計特性，反映圖像灰度關于方向本文檔來自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護點】
1.一種基于周圍變化的側(cè)掃聲吶圖像紋理失真區(qū)域修復方法，其特征在于：所述修復方法包括以下步驟：/n步驟S1，自動搜索圖像紋理失真區(qū)域，包括采用以下步驟S11或步驟S12實現(xiàn)側(cè)掃聲吶圖像紋理失真區(qū)域的自動搜索；/n所述步驟S11，在側(cè)掃聲吶圖像中先從上往下沿著海底線移動觀察，然后在海底線周圍從左往右移動觀察，并根據(jù)觀察到的海底線的異常變化搜索紋理失真區(qū)域；/n所述步驟S12，根據(jù)側(cè)掃聲吶圖像的失真特征搜索紋理失真區(qū)域；以及/n步驟S2，修復側(cè)掃聲吶圖像紋理失真區(qū)域，包括以下步驟：/n步驟S21，在所述步驟S1搜索到的所有紋理失真區(qū)域中，選擇尺寸最大的紋理失真區(qū)域作為待修復區(qū)域，在側(cè)掃聲吶圖像的所有紋理完整區(qū)域中選擇位于所述待修復區(qū)域附近且與該待修復區(qū)域紋理最接近的紋理完整區(qū)域作為樣本區(qū)域；/n步驟S22，根據(jù)側(cè)掃聲吶圖像的分辨率以及圖像紋理的復雜程度定義一修復模板的尺寸，利用該修復模板從上到下從左往右依次遍歷待修復區(qū)域內(nèi)的像素，包括：將待修復區(qū)域與樣本區(qū)域進行模板匹配，并在樣本區(qū)域內(nèi)逐像素搜索，選擇與待修復區(qū)域的位于修復模板內(nèi)像素的方差最小的區(qū)域塊，以該區(qū)域塊直接替換待修復區(qū)域的相應位置；/n步驟S23，將待修復區(qū)域與樣本區(qū)域的分界線劃分為若干段邊界l，并根據(jù)以下公式(1)計算得到若干個以邊界l為中心的圖像塊的權(quán)值p：/np＝α·C(l)+β·D(l)+γ·H(l) (1)；/n式中，C(l)為置信度，D(l)為數(shù)據(jù)項，H(l)為以邊界l為中心點的圖像塊的灰度信息熵，α、β、γ均為系數(shù)，且α+β+γ＝1；/n步驟S24，在所述步驟S23計算得到的所有圖像塊的權(quán)值p中選擇權(quán)值最大的圖像塊作為最優(yōu)先修復的待修復塊，然后在樣本區(qū)域中尋找與該最優(yōu)先修復的待修復塊像素方差最小的樣本塊；/n步驟S25，將所述步驟S24中尋找到的樣本塊中的像素通過弱相關匹配到最優(yōu)先修復的待修復塊內(nèi)，以修復該最優(yōu)先修復的待修復塊；以及/n步驟S26，更新待修復區(qū)域的邊界，然后再重復執(zhí)行所述步驟S21到步驟S25，直至修復待修復區(qū)域。/n...

【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于周圍變化的側(cè)掃聲吶圖像紋理失真區(qū)域修復方法，其特征在于：所述修復方法包括以下步驟：
步驟S1，自動搜索圖像紋理失真區(qū)域，包括采用以下步驟S11或步驟S12實現(xiàn)側(cè)掃聲吶圖像紋理失真區(qū)域的自動搜索；
所述步驟S11，在側(cè)掃聲吶圖像中先從上往下沿著海底線移動觀察，然后在海底線周圍從左往右移動觀察，并根據(jù)觀察到的海底線的異常變化搜索紋理失真區(qū)域；
所述步驟S12，根據(jù)側(cè)掃聲吶圖像的失真特征搜索紋理失真區(qū)域；以及
步驟S2，修復側(cè)掃聲吶圖像紋理失真區(qū)域，包括以下步驟：
步驟S21，在所述步驟S1搜索到的所有紋理失真區(qū)域中，選擇尺寸最大的紋理失真區(qū)域作為待修復區(qū)域，在側(cè)掃聲吶圖像的所有紋理完整區(qū)域中選擇位于所述待修復區(qū)域附近且與該待修復區(qū)域紋理最接近的紋理完整區(qū)域作為樣本區(qū)域；
步驟S22，根據(jù)側(cè)掃聲吶圖像的分辨率以及圖像紋理的復雜程度定義一修復模板的尺寸，利用該修復模板從上到下從左往右依次遍歷待修復區(qū)域內(nèi)的像素，包括：將待修復區(qū)域與樣本區(qū)域進行模板匹配，并在樣本區(qū)域內(nèi)逐像素搜索，選擇與待修復區(qū)域的位于修復模板內(nèi)像素的方差最小的區(qū)域塊，以該區(qū)域塊直接替換待修復區(qū)域的相應位置；
步驟S23，將待修復區(qū)域與樣本區(qū)域的分界線劃分為若干段邊界l，并根據(jù)以下公式(1)計算得到若干個以邊界l為中心的圖像塊的權(quán)值p：
p＝α·C(l)+β·D(l)+γ·H(l)(1)；
式中，C(l)為置信度，D(l)為數(shù)據(jù)項，H(l)為以邊界l為中心點的圖像塊的灰度信息熵，α、β、γ均為系數(shù)，且α+β+γ＝1；
步驟S24，在所述步驟S23計算得到的所有圖像塊的權(quán)值p中選擇權(quán)值最大的圖像塊作為最優(yōu)先修復的待修復塊，然后在樣本區(qū)域中尋找與該最優(yōu)先修復的待修復塊像素方差最小的樣本塊；
步驟S25，將所述步驟S24中尋找到的樣本塊中的像素通過弱相關匹配到最優(yōu)先修復的待修復塊內(nèi)，以修復該最優(yōu)先修復的待修復塊；以及
步驟S26，更新待修復區(qū)域的邊界，然后再重復執(zhí)行所述步驟S21到步驟S25，直至修復待修復區(qū)域。


2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于周圍變化的側(cè)掃聲吶圖像紋理失真區(qū)域修復方法，其特征在于，所述步驟S11包括：
對側(cè)掃聲吶圖像進行斜距改正以形成平距圖像，假設該平距圖像上最多允許連續(xù)n個像素重復，則將紋理失真區(qū)域定義為海底線周圍距海底線距離為d0的圖像范圍，其中，d0滿足以下公式(2)：



式中，h為聲吶儀器在測量獲得側(cè)掃聲吶圖像時與海底的垂直距離。


3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于周圍變化的側(cè)掃...

【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：王國平，龔權(quán)華，夏顯文，章劍果，栗海粟，楊三元，薛丹越，蘇凱，陳奎良，董杰，
申請(專利權(quán))人：中交三航上海新能源工程有限公司，中交第三航務工程局有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：上海;31