一种水下多源声学图像特征提取方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种水下多源声学特征提取方法及系统。该方法包括：提取水底地貌图像的地貌特征量、水底地形图像的地形特征量和水底地层图像的地层特征量；地形特征量包括水底坡度、水底坡向、水底表面曲率和水底地表的分形维数特征；地层特征量包括界面线特征量、界面层特征量和表层剖面特征量；界面线特征量表示水体底质界面线的复杂度；界面层特征量为水体底质界面层的灰度均值；表层剖面特征量包括表层剖面的灰度统计特征和表层剖面的垂向纹理特征；将地貌特征量、地形特征量和地层特征量确定为多源声学特征集合。本发明专利技术实现了多源声学特征的提取，地貌、地形、地层特征量形成互补，使得特征提取更加全面，用于后续底质分类时，分类精度高。

【技术实现步骤摘要】
一种水下多源声学图像特征提取方法及系统
本专利技术涉及水下声学图像分析与处理领域，特别是涉及一种水下多源声学特征提取方法及系统。
技术介绍
底质分类是指对海洋、湖泊、河流等水体底层物质(如泥、沙、粗砂、砾石、礁石等)的分类。底质分类对科学研究、资源开发环境保护和权维具有重要意义。侧扫声呐、多波束声呐系统和浅地层剖面仪等多源探测是声学法底质分类的常用技术，这三类声学设备获取的主要数据是多源的声学图像，通过对多源图像的分析和解译可实现底质类型的分类。具有代表性的多源声学图像主要包括侧扫声呐和多波束声呐系统获取的底质反向散射强度地貌图像、多波束声呐系统获取的水底地形合成地形图像(用不同灰度或色彩表示水底高程)、浅地层剖面仪获取的水底剖面声反射强度图像，即地层剖面图像。目前，通常以地貌图像为研究对象，实现底质分类，但是使用地貌图像特征仅能描述水底两维纹理信息，信息量非常有限，而基于地形图像和地层剖面图像的特征提取方法较少，无法与提取的地貌特征形成互补，不利于面向底质分类的应用，导致现有底质分类的精度不高。基于此，亟待一种水下多源声学特征本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种水下多源声学特征提取方法，其特征在于，包括：/n获取水底地貌图像、水底地形图像和水底地层图像；/n对所述水底地貌图像、所述水底地形图像和所述水底地层图像分别进行图像分割，得到多个地貌分割单元、多个地形分割单元和多个地层剖面分割单元；/n对各所述地貌分割单元进行特征提取，得到地貌特征量；所述地貌特征量包括水底地貌图像的灰度统计特征、水底地貌图像的灰度共生矩阵特征、水底地貌图像的基于高阶统计量的不变矩特征和水底地貌图像的分形维数特征；/n对各所述地形分割单元进行特征提取，得到地形特征量；所述地形特征量包括水底坡度统计特征、水底坡向统计特征、水底表面曲率统计特征和水底地表的分形维数特征；/n...

【技术特征摘要】
1.一种水下多源声学特征提取方法，其特征在于，包括：
获取水底地貌图像、水底地形图像和水底地层图像；
对所述水底地貌图像、所述水底地形图像和所述水底地层图像分别进行图像分割，得到多个地貌分割单元、多个地形分割单元和多个地层剖面分割单元；
对各所述地貌分割单元进行特征提取，得到地貌特征量；所述地貌特征量包括水底地貌图像的灰度统计特征、水底地貌图像的灰度共生矩阵特征、水底地貌图像的基于高阶统计量的不变矩特征和水底地貌图像的分形维数特征；
对各所述地形分割单元进行特征提取，得到地形特征量；所述地形特征量包括水底坡度统计特征、水底坡向统计特征、水底表面曲率统计特征和水底地表的分形维数特征；
对各所述地层剖面分割单元进行特征提取，得到地层特征量；所述地层特征量包括界面线特征量、界面层特征量和表层剖面特征量；所述界面线特征量表示水体底质界面线的复杂度；所述界面层特征量为水体底质界面层的灰度均值；所述表层剖面特征量包括表层剖面的灰度统计特征和表层剖面的垂向纹理特征；
将所述地貌特征量、所述地形特征量和所述地层特征量确定为多源声学特征集合。


2.根据权利要求1所述的一种水下多源声学特征提取方法，其特征在于，所述对各所述地层剖面分割单元进行特征提取，得到地层特征量，具体包括：
确定所述水底地层图像中的水体底质界面线、水体底质界面层和表层剖面；
由所述水体底质界面线确定所述浅地层剖面图像的界面线特征量；所述界面线特征量表示所述水体底质界面线的复杂度；所述水体底质界面线的复杂度采用所述水体底质界面线上各目标分界点与对应邻域内的所有分界点连线的斜率值的标准差表示；所述目标分界点为所述水体底质界面线上任意一个分界点；
由所述水体底质界面层确定所述水底地层图像的界面层特征量；
由所述表层剖面确定所述水底地层图像的表层剖面特征量；
将所述界面线特征量、所述界面层特征量和所述表层剖面特征量确定为所述水底地层图像的地层特征量。


3.根据权利要求2所述的一种水下多源声学特征提取方法，其特征在于，所述由所述水体底质界面线确定所述水底地层图像的界面线特征量，具体包括：
由所述水体底质界面线，计算目标分界点与目标分界点邻域内的分界点连线的斜率，



其中，kid为目标分界点(xi,yi)与目标分界点邻域内的分界点(xi+d,yi+d)连线的斜率，xi为水体底质界面线上的第i个分界点的所属序列标号，yi为水体底质界面线上的第i个分界点对应的水深值，xi+d为水体底质界面线上的第i+d个分界点的所属序列标号，yi+d为水体底质界面线上的第i+d个分界点对应的水深值，d为(xi,yi)与(xi+d,yi+d)相距的列数；
由目标分界点与目标分界点邻域内的所有分界点连线的斜率，计算分界点连线斜率的均值，



其中，μi为分界点连线斜率的均值，w为目标分界点的邻域；
由目标分界点与目标分界点邻域内的所有分界点连线的斜率以及所述分界点连线斜率的均值，计算标准差，



其中，si为目标分界点与其邻域内各分界点连线斜率的标准差，si表征水体底质界面线的复杂度。


4.根据权利要求1所述的一种水下多源声学特征提取方法，其特征在于，在所述将所述地貌特征量、所述地形特征量和所述地层特征量确定为多源声学特征集合之后，还包括：
基于距离算法对所述地貌特征量进行聚类，得到多个地貌特征量簇；每个所述地貌特征量簇内的特征量之间的距离均小于第一设定距离；
从各所述地貌特征量簇内均任选一个特征量组成地貌特征量集合；
基于距离算法对所述地形特征量进行聚类，得到多个地形特征量簇；每个所述地形特征量簇内的特征量之间的距离均小于第二设定距离；
从各所述地形特征量簇内均任选一个特征量组成地形特征量集合；
基于距离算法对所述地层特征量进行聚类，得到多个地层特征量簇；每个所述地层特征量簇内的特征量之间的距离均小于第三设定距离；
从各所述地层特征量簇内均任选一个特征量组成地层特征量集合；
将所述地貌特征量集合、所述地形特征量集合和所述地层特征量集合确定为特征筛选后的多源声学特征集合。


5.根据权利要求4所述的一种水下多源声学特征提取方法，其特征在于，在所述将所述地貌特征量集合、所述地形特征量集合和所述地层特征量集合确定为特征筛选后的多源声学特征集合之后，还包括：
采用全局搜索算法、最大相关最小冗余算法或启发式搜索算法，对所述地貌特征量集合进行特征选择，得到地貌特征量选择集合；
采用全局搜索算法、最大相关最小冗余算法或启发式搜索算法，对所述地形特征量集合进行特征选择，得到地形特征量选择集合；
采用全局搜索算法、最大相关最小冗余算法或启发式搜索算法，对所述地层特征量集合进行特征选择，得到地层特征量选择集合；
将所述地貌特征量选择集合、所述地形特征量选择集合和所述地层特征量选择集合确定为特征选择后的多源声学特征集合。


6.一种水下多源声学特征提取系统，其特征在于，包括：
图像获取模块，用于获取水底地貌图像、水底地形图像和水底地层剖面图像；
图像分...

【专利技术属性】
技术研发人员：张金良，雷添杰，李政伟，陈曦，沈蔚，李超群，
申请(专利权)人：黄河勘测规划设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：河南;41