声纳海底管道图像去噪方法研究
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声纳图像处理技术在水下探测中的应用方法水下探测是一项重要的技术活动,涵盖了海洋研究、资源勘探、沉船考古等多个领域。
而声纳图像处理技术作为水下探测的关键环节,发挥着重要的作用。
本文将介绍声纳图像处理技术在水下探测中的应用方法,并探讨其优势和未来发展趋势。
声纳图像处理技术是利用声波传播在水中的特性,通过声纳传感器采集到的声波信号,进一步提取和处理,生成可视化的水下图像。
声纳图像处理技术主要包括信号预处理、目标检测与跟踪以及图像增强等步骤,下面将对每个步骤进行详细介绍。
首先,信号预处理是声纳图像处理的重要步骤之一。
由于水下环境中存在噪声干扰,对采集到的声波信号进行去噪处理是提高图像质量的关键。
常见的去噪方法包括滤波器设计、时频变换等。
滤波器设计方法可以根据噪声特性选择合适的滤波器类型,如低通滤波器、带通滤波器等,以减少噪声的干扰。
时频变换方法可以将时域信号转换到频域,利用频域的特性进行噪声分离。
其次,目标检测与跟踪是声纳图像处理技术中的关键环节。
根据水下环境的不同,目标检测和跟踪方法也有所区别。
在海洋科学研究中,常用的目标检测方法包括基于能量、相干性和极化等特征的检测算法。
能量检测是最简单的方法,通过设定一定的能量门限来判断是否存在目标。
而相干性检测和极化检测则通过分析声波的相干性和极化特性来检测目标。
在资源勘探和沉船考古等领域,目标检测和跟踪方法更加复杂,常采用基于图像处理的技术,如边缘检测、形状匹配等。
最后,图像增强是声纳图像处理技术中的重要环节,可以有效提高水下图像的清晰度和细节。
常用的图像增强方法包括对比度增强、边缘增强、噪声抑制等。
对比度增强方法可以通过调整图像的灰度级来增加图像的对比度,使目标更加清晰可见。
边缘增强方法可以通过突出图像的边缘特征来增加目标的鲜明度。
噪声抑制方法可以通过滤波技术来降低噪声对图像的影响,进一步提高图像质量。
声纳图像处理技术在水下探测中具有诸多优势。
首先,声纳图像处理技术可以穿透水下环境,获取到海底地形、生物分布、沉船遗迹等各种信息,为海洋科学的研究提供了重要的技术手段。
基于实践的海底管线探测技术研究摘要:本文基于笔者多年从事海底管线及地球物体探测的相关工作经验,以笔者的工作实践为背景,探讨了基于海洋磁力、侧扫声纳及浅地层剖面三种地球物理探测手段的海底管线探测思路,给出了探测的原理和案例,全文是笔者长期工作实践基础上的理论升华,相信对从事相关工作的同行有着重要的参考价值和借鉴意义。
关键词:海底管线探测磁力声纳剖面地球物理随着海洋开发的逐步发展,近海港口、码头、航道、填海造地、桥梁等工程建设面临一个新的问题,那就是可能和已有的人类构筑物或遗弃物(比如海底管线、人工鱼礁、沉船、爆炸物等)发生冲突,其中,海底管线对于工程设计和施工的危害最大。
近年来,由于没有探明海底管线而造成的工程事故时有发生,经济损失严重,社会影响较大,因此不断总结不同类型海底管线的探测技术是一个非常迫切而重要的任务。
海底管线探测是管线探测的一个分支,由于环境差异,在水域环境中进行时,其与陆域的管线探测方法在探测方法、仪器、成果分析等方面完全不同。
从目前的探测现状及未来的技术发展趋势分析,地球物理方法是海底管线探测的最常用也是最有效的方法。
目前,海底管线探测主要采用海洋磁力探测、浅地层剖面探测、侧扫声纳等物探方法。
本文根据天津水运工程科学研究院完成的一些海底管线的探测实例,并参考国内外同行的一些探测资料,对海底管线的地球物理探测方法进行探讨。
1 海洋磁力探测1.1 探测原理磁法勘探是应用地球物理学的一个分支,以有关地质学和物质磁性的理论、地磁场理论和物体磁化理论、以及磁化物体磁场的数学理论为基础,借助专用仪器测量不同磁化强度的物体在地磁场中所引起的磁场变化(即磁异常),来研究这些磁异常的空间分布特征、分布规律及其与磁性体(场源)之间的关系,从而达到寻找场源(探测目标体)的目的,并提供场源的位置、埋深及规模等相关信息。
磁性物体的磁化率的大小,剩余磁化强度的强弱和方向,磁性物体的规模和埋深,以及磁性体所处的地理位置,是影响其产生的磁场分布特征及磁场强度的主要因素。
水下声呐信号的处理与分析水下声呐是一种传感器,可以用来探测水中物体并获取其位置、形状、速度等信息。
它广泛用于海洋资源开发、水下油气勘探、水下防卫等领域。
为了利用水下声呐获取的数据更好地帮助我们了解水下环境与目标,水下声呐信号的处理与分析显得尤为重要。
声呐通常采用的是声脉冲法。
当声波在水中传播时,由于水的密度、温度等因素的影响,声波会发生衍射和散射,造成信号干扰和失真。
为了克服这些问题,我们需要进行声呐信号的处理与分析。
首先,我们需要对声呐信号进行滤波处理。
滤波可以去除非本体信号,使真正的目标信号更突出。
常用的滤波方法包括低通滤波、高通滤波、带通滤波等。
低通滤波可以将高频成分去掉,保留低频信号,用于识别目标的形状和位置;高通滤波则可以去掉低频成分,突出高频信号,用于识别目标的强度和速度;带通滤波可以在一定的频带内保留信号,而将其余信号去掉。
其次,我们需要对声呐信号进行分析。
声呐信号的分析可以用于提取目标的特征信息,如目标的形状、大小、材料等。
常用的声呐信号分析方法包括FFT分析、小波分析、时频分析等。
FFT分析可以将信号从时域转换到频域,以便更好地研究信号的频谱结构;小波分析则可以分析信号的局部频谱结构,用于提取目标的形状特征;时频分析可以分析信号在时间和频率上的变化,用于提取目标的运动信息。
最后,我们需要对声呐信号进行图像化处理。
声呐信号的图像化处理可以直观显示目标的形状、位置、速度等信息。
常用的声呐信号图像处理方法包括三维成像、等高线图、水声图等。
三维成像可以将声呐信号转化为三维图像,直观显示目标的形状和位置;等高线图可以将声呐信号转化为二维高度图,用于显示目标的形状和位置;水声图则可以将声呐信号转化为彩色图像,用于显示目标的形状、材料等信息。
总之,水下声呐信号的处理与分析是探测水中目标的重要手段,可以帮助我们了解水下环境,开展海洋资源开发、水下油气勘探等工作。
随着传感器技术的不断发展,声呐信号的处理与分析方法也在不断地更新和完善。
水下声呐信号处理及目标识别研究水下声呐技术的应用范围十分广泛,包括:水下探测、矿产开采、海底地形勘测、海洋生物探测、海军军事应用等等。
其中,水下目标探测和识别是水下声呐技术的重要应用之一。
本文将着重探讨水下声呐信号处理及目标识别的相关研究。
一、水下声呐信号处理水下声呐信号处理是指对声波信号进行分析、降噪、滤波等处理,以提高信号的可识别性和探测性,为水下目标识别提供基础数据。
水下声呐信号处理主要包括:信号采集、信号预处理、信号分析和信号降噪等方面。
1. 信号采集声呐信号采集是声呐系统中的第一步,其目的是获取目标传回的声波信号。
通常情况下,声呐系统由发射器和接收器两部分构成。
发射器会向周围环境发出声波信号,信号被周围环境反射后,就会被接收器捕捉。
是对声波信号进行采集的过程。
2. 信号预处理信号预处理是为了去除杂音和干扰信号,从而提高信号的质量和清晰度。
该过程中常用的技术包括滤波、去噪、增益等方法。
其中,滤波常用于去除信号中的高频噪声,去噪就是降低信号中的低频噪声的过程,而增益用于增强信号的可读性和能量。
3. 信号分析信号分析是指对信号进行参数提取以及信号的频谱、时域等特征分析。
通过对信号的分析,可以更好地了解声波传播的特性、声源和水下目标的特征等。
4. 信号降噪信号降噪是针对信号中噪声的处理,目的是去除干扰信号,提高信号的准确性和可读性。
降噪处理一般包括自适应滤波、小波去噪、频域滤波等方法。
其中,小波去噪的效果较好,可以较好地去除信号中的噪音。
二、水下目标识别水下目标识别是指通过声呐信号处理技术,将确定的信号特征与目标数据库中的特征进行匹配,对水下目标进行分类和识别。
下面将着重介绍基于声波信号的水下目标识别方法。
1. 基于模式识别的目标识别方法该方法基于目标的特征,通过比较目标的特征与数据库中已有的目标特征,最终实现目标的分类和识别。
目标的特征常包括目标的形态、声回波、饰品等因素。
常用的模式识别算法包括KNN算法、SVM算法、神经网络算法等。
水下声通信技术在海底工程中的应用研究一、引言水下声通信技术是一项非常先进的技术,它主要是通过利用水下传播声波的能力进行信息传递。
随着海底工程的发展,水下声通信技术得到了广泛的应用,比如海底电缆、海底油气管道等领域。
本篇文章将重点分析水下声通信技术在海底工程中的应用研究。
二、水下声通信技术的原理水下声通信技术是基于声信号与水的相互作用原理而设计的。
声波会在水中传播并反射,而这些声波可以通过调制来表示信息。
水下声通信技术通过不同频率的声波来传送不同的信号,并且整个通信过程需要对传输信号进行压缩去噪等处理,以确保信号能够被准确传递。
三、水下声通信技术的优势与其他通信技术相比,水下声通信技术有以下几个主要优势:1、在水中传播的速度较快;2、深度不受限制;3、不易受到外界干扰。
四、水下声通信技术在海底工程中的应用水下声通信技术在海底工程中的应用非常广泛,以下是其中的几个主要的应用:1、海底电缆:海底电缆是重要的海底工程之一,在海底电缆的建设过程中,需要实现电信号的传输,而水下声通信技术就是为之提供了一种非常方便的解决方案。
通过水下声通信技术,将电信号进行模拟处理,并以声波的形式进行传输,这就可以避免电信号受到海水等外界因素的影响。
2、海底油气管道:海底油气管道是海洋资源开发中非常重要的一环,在采油和运输油气的过程中,需要实现大量的数据传输,而这些数据的传输都离不开水下声通信技术的支持。
通过水下声通信技术,可以实现海底油气管道的数据监测、控制和管理。
3、水下地质勘探:水下地质勘探是海洋资源开发的另一个重要领域,通过水下声通信技术,可以实现对海底结构的探察,了解海底地形和海底沉积物的情况,以及海底动态变化等重要信息。
这对于石油勘探、海洋资源开发和地理学研究等方面都是非常有帮助的。
五、水下声通信技术的研究现状当前,水下声通信技术的研究主要集中于以下方面:1、水下合作通信技术;2、水下声纳图像的实时采集与处理技术;3、水下声信号的压缩传输和去噪处理技术。
声纳图像信号处理及应用研究声纳图像信号处理是一项涉及声纳技术、信号处理和图像处理的研究领域。
声纳技术利用声波传播和回波的原理,通过探测和分析声波在介质中传播时产生的信号来获取目标物体的信息。
声纳图像信号处理的研究目的是提高声纳图像的质量,以便准确地获取目标物体的位置、形状和特征等信息。
本文将介绍声纳图像信号处理的基本原理、方法和应用。
声纳图像信号处理的基本原理是通过接收和处理回波信号来获取目标物体的信息。
当声波在介质中传播时,与目标物体相互作用后,会产生散射和反射的声波信号。
接收到的声波信号经过放大、滤波、采样和数模转换等处理后,可以得到声纳图像的灰度图像。
声纳图像的质量取决于信号处理的算法和技术。
声纳图像信号处理的方法包括图像增强、目标检测和跟踪、目标识别和分类等。
其中,图像增强是一种改善声纳图像质量的技术,通过滤波、去噪、增强和调整亮度对声纳图像进行处理,以提高图像的清晰度和对比度。
目标检测和跟踪是一种通过分析声纳图像中的目标特征来识别和追踪目标物体的技术。
目标识别和分类是一种通过比较声纳图像中的目标特征和已知目标特征库来识别和分类目标物体的技术。
声纳图像信号处理在军事、海洋、海底勘探、水下探测、环境监测和海底资源开发等方面有广泛的应用。
在军事领域,声纳图像信号处理可以用于水下目标检测和目标识别,如潜艇、水雷和敌方舰艇的侦测和追踪。
在海洋领域,声纳图像信号处理可以用于海洋动物的监测和研究,以及海底地质和海底资源的勘探和开发。
在环境监测方面,声纳图像信号处理可以用于水域污染和沉积物的监测和评估。
在海底资源开发方面,声纳图像信号处理可以用于海底油气田的勘探和开采。
为了提高声纳图像信号处理的效果,需要借助于先进的信号处理和图像处理技术。
在信号处理方面,常用的技术包括滤波、去噪、谱分析、时频分析和声呐干扰抑制等。
滤波可以通过去除噪声和增强信号的频率特征来提高声纳图像质量。
去噪可以通过降低环境噪声的干扰来提高声纳图像的对比度和清晰度。
水下声纳信号处理中的多普勒效应研究水下声纳技术是一种广泛应用于海洋探测和测量、海洋资源勘探和开发、以及海洋军事等方面的技术。
在进行水下声信号的探测、定位和追踪时,信号的频率和多普勒效应是重要的研究内容。
因此,多普勒效应在水下声纳信号处理中起着重要的作用,本文将针对多普勒效应在水下声纳信号处理中的研究进行探讨。
一、多普勒效应的基本概念多普勒效应是物体运动引起的频率变化现象,简单地说就是由于物体向接收者或发射者靠近或远离,导致接收或发射的频率发生改变。
在水下声纳技术中,水体运动、目标运动等因素都可能引起多普勒效应,从而影响声波传播和接收,因此对多普勒效应进行研究十分重要。
二、多普勒效应在水下声纳技术中的应用多普勒效应在水下声纳技术中有着广泛的应用,包括水下目标测速、自适应滤波和目标跟踪等。
水下目标测速是指通过测量多普勒效应,来获得目标的速度信息;自适应滤波是指根据多普勒效应进行滤波,以获得更准确和清晰的信号;目标跟踪是指利用多普勒效应来实现目标的实时跟踪,从而提高声纳探测的灵敏度和精度等。
三、多普勒效应的研究方法多普勒效应的研究方法主要包括理论计算和实验测量两种,其中理论计算主要是通过对声学模型的建立来进行预测和分析;而实验测量则是通过采集实际声学信号来进行分析和验证。
针对多普勒效应的理论计算方法可以分为频域方法和时域方法。
频域方法主要是通过对声波传播的频谱分析来计算多普勒效应,该方法适用于任意形状和大小的目标。
时域方法则是通过对声波传播的时间域分析来计算多普勒效应,该方法适用于线性或平面运动的目标。
实验测量则是对多普勒效应进行验证和分析的重要手段。
常用的实验测量方法包括模拟实验、水池实验和海试实验等。
其中模拟实验可以通过对水中浮体或管道等模拟目标进行测量来得到多普勒效应;水池实验则是通过在水池中设置实际目标,根据实际目标的速度和距离变化来测量多普勒效应;海试实验则是通过在海洋中设置实际目标,根据实际情况进行测量。
声纳图像技术在海洋环境监测中的应用研究海洋环境监测是一个重要的领域,对于保护海洋生态系统的稳定和可持续发展具有非常重要的作用。
近年来,随着新技术的不断革新与发展,声纳图像技术在海洋环境监测中得到了广泛的应用。
本文将重点探讨声纳图像技术在海洋环境监测中的应用研究。
一、声纳图像技术的基础原理声纳图像技术是一种利用声波的反射原理生成图像的技术。
在海洋环境监测中,声纳图像技术主要利用声波在水下的传播特性,通过发送声波并接收声波反射回来的信号,生成图像。
声纳图像技术分为主动式和被动式两种类型。
主动式声纳图像技术是指由设备主动向海洋环境发射声波,并通过接收海洋环境反射回来的声波信号生成图像;被动式声纳图像技术则是指通过接收海洋环境中自然产生的声波信号,并通过识别声波反射来生成图像。
二、声纳图像技术在海洋环境监测中的应用1. 测量水深声纳图像技术在海洋环境监测中最常见的应用是测量水深。
声纳图像技术可以通过反射的声波信号来确定海底的深度,并可以将测量数据输出成水深图。
这些数据可以用于海图的绘制和制定航线规划。
2. 探测海底和海洋生物声纳图像技术可以生成具有高分辨率的图像,因而可以用于海底和海洋生物的探测。
利用声纳图像技术可以生成高精度的三维海底地图,同时还能够识别出海床上的物体,如岩石和海底生物等等。
这对于研究海洋生态系统的多样性、分布和组成是非常有帮助的。
3. 检测海洋污染声纳图像技术是一种非常有效的海洋污染监测方式。
通过声纳图像技术的应用,可以掌握海洋污染的情况和污染物的分布情况,进而可以采取相应措施来减少污染的影响。
4. 备战海洋灾害声纳图像技术还可以用于预测和防范海洋灾害。
例如,通过定期使用声纳图像技术来检测海底地形,可以避免钻井平台和船只碰撞岩石等障碍物而引发事故。
此外,声纳图像技术还可以检测海洋环境的变化,从而预测台风、风暴和海啸等自然灾害。
三、声纳图像技术的局限与展望尽管声纳图像技术在海洋环境监测中具有许多优点和优势,但是它也有其局限性。
声呐阵列处理技术声呐阵列处理技术是一种利用多个声呐组成的阵列进行信号处理和图像重建的技术。
声呐阵列是由多个声呐组成的,每个声呐都可以发射和接收声波信号。
通过对接收到的信号进行处理,可以获取目标的位置、形状和运动等信息。
声呐阵列处理技术的原理是利用声波在介质中传播的特性。
声波在不同介质中传播速度不同,当声波遇到目标物体时会发生反射、散射和折射等现象。
利用声呐发射声波信号后,通过接收声波的反射信号,可以获取目标物体的信息。
声呐阵列处理技术的关键是对接收到的声波信号进行处理和分析。
首先,需要对接收到的信号进行去噪处理,去除掉由于传播过程中引起的噪声。
然后,利用信号处理算法对声波信号进行分析,提取出目标物体的特征信息。
最后,通过图像重建算法,将提取出的特征信息转化为可视化的图像。
声呐阵列处理技术在海洋勘探、水下目标检测和定位等领域具有广泛的应用。
在海洋勘探中,利用声波信号可以获取海底地形图,帮助寻找海洋资源和沉船等遗迹。
在水下目标检测和定位中,声呐阵列可以用于探测和定位潜艇、鱼群等水下目标,具有重要的军事和科研价值。
声呐阵列处理技术的发展离不开信号处理和图像重建算法的进步。
随着计算机技术和算法的不断发展,声呐阵列处理技术在实时性、精度和可靠性等方面都得到了提升。
目前,已经出现了很多基于声呐阵列的高分辨率成像系统,可以实现对目标物体的精确探测和定位。
除了在海洋领域,声呐阵列处理技术还可以应用于医学影像和工业检测等领域。
在医学影像中,声呐阵列可以用于超声诊断,帮助医生观察人体内部的器官和组织。
在工业检测中,声呐阵列可以用于检测管道的泄漏和缺陷等问题,提高工业安全和生产效率。
总的来说,声呐阵列处理技术是一种利用多个声呐进行信号处理和图像重建的技术。
它在海洋勘探、水下目标检测和定位、医学影像和工业检测等领域具有重要的应用价值。
随着技术的不断进步,声呐阵列处理技术将会在更多领域发挥重要作用。
水下高清图像处理技术的研究与应用第一章引言水下图像处理技术是指对水下图像进行采集、传输、存储和分析处理的一系列技术方法。
由于水下环境的复杂性和图像传输受限,水下高清图像处理技术的研究和应用变得尤为重要。
本章主要介绍水下环境的特点和水下图像采集技术的发展。
第二章水下环境特点水下环境的特点包括高压、低温、浑浊、反射和折射等。
这些特点给水下图像采集和处理带来了困难和挑战。
高压环境使得设备需要具备耐压能力,低温环境则对设备的工作温度范围提出了要求。
此外,浑浊的水质导致图像质量下降,反射和折射使得图像的形状和亮度失真。
因此,水下高清图像处理技术需要克服这些困难,提供清晰、准确的图像。
第三章水下图像采集技术水下图像采集技术是水下高清图像处理的前提。
目前常用的水下图像采集设备包括潜水器和水下相机。
潜水器可以携带相机和照明设备,通过遥控操作获取水下图像,但受到设备尺寸和操作难度的限制。
水下相机主要用于浅水区域的图像采集,其结构和原理与普通相机相似,但需要考虑防水和耐压等特殊要求。
此外,为了提高水下图像的质量,还可以利用声纳、激光和红外等技术进行辅助采集。
第四章水下图像增强与去噪水下图像存在的主要问题包括降低的对比度、模糊的边缘和混杂的噪声。
为了提高图像的清晰度和细节表达能力,水下图像处理技术通常涉及图像增强和去噪两个方面。
图像增强技术可以通过调整图像的对比度、亮度和颜色来提高图像的质量,常用的方法包括直方图均衡化、增强滤波和锐化。
图像去噪技术主要通过滤波器和估计算法来减少图像中的噪声,使图像更加清晰。
第五章水下图像恢复与重建水下图像的恢复和重建是水下图像处理的重要任务之一。
由于水下环境的浑浊和照明条件的不良,导致图像受到扭曲和失真。
为了恢复和重建失真的图像,常用的方法包括图像复原和补偿。
图像复原技术主要通过神经网络和模型估计来恢复图像的细节和形状。
图像补偿技术则通过图像修复和纠正来减少图像失真和扭曲。
第六章水下图像目标检测与跟踪水下图像中的目标检测和跟踪是水下图像处理的重要研究内容。
基于声呐技术的海洋生态环境监测系统研究海洋是地球上最神秘、最浩瀚、最深邃的领域之一,而海洋生态环境的监测是保障海洋生态系统健康和生物多样性的重要措施之一。
近年来,基于声呐技术的海洋生态环境监测系统得到了越来越多的关注和应用。
声呐技术主要是利用声波的特性,在水下进行环境探测和水下目标监测。
下面就让我们一起来了解声呐技术在海洋生态环境监测中的应用及其研究进展。
一、声呐技术在海洋生态环境监测中的应用声呐技术在海洋生态环境监测中被广泛应用,主要体现在以下几个方面。
1. 海洋生态系统的物理监测声呐技术可以测量水下物理量,如水温、盐度等,帮助了解海水的运动、混合以及生态系统内部环境的变化,从而了解生态系统运行的动态特征。
2. 海洋生态系统的生物监测声呐技术可以探测海洋生物的移动、分布和生态活动,如鱼群、鲸群、海豚、海龟等,通过探测物种的分布、密度和行为习性,了解生境变化影响的程度,进而评估和预测生命周期和生物多样性动态。
3. 海洋研究和探索声呐技术可以提供海底地形的图像或三维模型,帮助进行海洋地质和地形的研究和探索。
二、基于声呐技术的海洋生态环境监测系统研究基于声呐技术的海洋生态环境监测系统主要包括硬件设备和数据处理两个部分。
1. 硬件设备硬件设备是基于声呐技术的海洋生态环境监测系统的核心组成部分。
根据监测目标和环境的不同,硬件设备的类型和设置方式会有所不同。
如何选择合适的硬件设备和布设方式,将直接影响到监测结果的准确性和监测成本的高低。
2. 数据处理声呐监测得到的数据一般是声呐信号,需要经过预处理和分析,才能得到有用的生物和环境信息,所以数据处理也是基于声呐技术的海洋生态环境监测系统中重要的组成部分。
基于声呐技术的海洋生态环境监测系统有很大的发展空间,这在很大程度上得益于技术的不断进步。
目前,随着计算机计算能力的不断提升以及机器学习技术的发展,大量的数据可以通过人工智能技术来分析和挖掘,从而更好地了解海洋中生态系统的运行规律。
水下声纳信号处理中的识别与消除研究水下音频信号处理一直是海洋技术领域中极为关键的一部分。
它们经常用于水下航行和海底勘探中。
声纳系统是在水下环境中感知目标的常见工具。
但是,由于水下环境的复杂性,声纳信号的处理变得非常困难。
在水下声纳信号处理中,识别和消除噪声是至关重要的。
水下环境的复杂性水下环境的复杂性主要表现在以下方面:1.噪声:水下噪声可以由多种来源产生。
其中包括自然噪声如海浪,水下生物的活动,以及人为噪声如船只的运动和人类活动。
2.信道扭曲:由于水的吸收和散射效应,水下信号会发生衰减和扭曲。
3. 多径效应:当声波在水中传播时,它会经历多种传播路径,这会使信号发生多次反射和散射。
4.目标物体的碎片化:水下目标物体不是被简单地重合或交替覆盖,因此无法简单地检测到目标。
因此,水下声纳信号处理是具有挑战性的。
仅仅通过声音检测来实现水下目标的检测是远远不够的,应该采用先进的信号处理技术。
信号处理与噪声消除水下声纳数据和其他声学数据一样,需要经过信号处理方法。
信号处理目的是提取关于目标的信息并去除噪声。
在信号处理中,噪声的消除技术是首先需要考虑的。
1. 噪声的分类噪声来源多样,且噪声可以想象成一个复杂的信号结构。
通常将噪声分为以下两类:• 凝固噪声:这种噪声通常由声纳源自身产生,可以通过筛选或其他处理方法来进行消除。
• 表面噪声:这种噪声来自自然环境和人为因素,可以通过多种方法进行消除。
表面噪声通常表现为频谱的持续噪声,可在低频到高频范围内存在。
2.消噪技术消除噪声是信号处理中的重要方法。
常用的噪声消除技术有:• 预测滤波:该方法适用于存在可预测平稳噪声的情况下,能够通过计算滤波器的系数来预测噪声并去除。
• 自适应滤波:此方法依赖于数据自身的统计特性来确定信号和噪声,然后使用滤波器来消除噪声。
• 谱减法:谱减法采用具有适当陷波特征的可调滤波器的方法。
此方法从输入信号提取频谱,并将其减去噪声频谱估计,以得到一种更干净的声音。
水声成像中的图像处理技术在探索海洋的奥秘和进行水下作业的过程中,水声成像技术发挥着至关重要的作用。
而在水声成像系统中,图像处理技术犹如一位幕后英雄,默默提升着成像的质量和信息的准确性,为我们揭示水下世界的神秘面纱。
水声成像,简单来说,就是利用声波在水中传播和反射的原理来获取水下物体的图像。
然而,由于水介质的复杂性以及各种干扰因素的存在,获取到的原始图像往往存在诸多问题,比如噪声干扰、分辨率低、对比度差等。
这时候,图像处理技术就登场了。
噪声是水声成像中常见的问题之一。
水中的各种颗粒、水流波动以及仪器自身的电子噪声等,都会导致图像中出现杂乱无章的干扰信号。
为了去除这些噪声,图像处理技术中的滤波方法被广泛应用。
比如中值滤波,它能够有效地去除椒盐噪声,保持图像的边缘信息;还有均值滤波,通过对邻域像素值的平均来平滑噪声,但在一定程度上会模糊图像的细节。
如何在去除噪声的同时最大程度地保留有用信息,是图像处理中需要权衡的关键。
除了噪声,低分辨率也是一个棘手的问题。
在水声成像中,由于声波的传播衰减和散射,图像的分辨率往往难以达到理想状态。
为了提高分辨率,超分辨率重建技术应运而生。
这种技术通过对多幅低分辨率图像的分析和处理,利用算法推测出更高分辨率的图像。
它就像是一个神奇的魔法,能够让原本模糊不清的物体轮廓变得清晰可辨。
对比度的增强对于突出图像中的目标物体同样重要。
对比度低的图像,目标物体与背景的区分度不明显,给后续的分析和识别带来困难。
通过直方图均衡化等方法,可以调整图像的灰度分布,使得暗的地方更暗,亮的地方更亮,从而增加图像的对比度。
这样,目标物体就能更加醒目地呈现在我们眼前。
在图像处理中,边缘检测也是一项关键技术。
边缘是图像中物体与背景的分界线,准确检测出边缘对于物体的识别和定位具有重要意义。
常见的边缘检测算法有 Sobel 算子、Canny 算子等。
这些算法能够敏锐地捕捉到图像中的灰度变化,勾勒出物体的轮廓。
如何进行海底管线的测量在现代社会中,海底管线扮演着重要的角色,它们被用于供应淡水、输送石油和天然气,以及进行通信等。
然而,由于海洋环境的特殊性,海底管线的测量工作非常复杂而困难。
本文将探讨海底管线测量的方法和技术。
一、声纳技术声纳技术是一种常用的海底管线测量方法。
通过将声波发送到水底并接收其反射回来的回声,可以测量出水底的地形和管线的位置。
声纳技术具有高分辨率和较远探测距离的优势,适用于较浅水区域的管线测量。
然而,声纳技术也存在一些限制。
由于声波在水中传播的速度与温度、盐度等环境因素有关,因此在实际测量中需要进行校正。
此外,声纳技术对水底沉积物的影响也较大,容易产生多次反射,导致测量结果不准确。
二、激光扫描技术激光扫描技术是一种新兴的海底管线测量方法。
它利用激光扫描仪对水底进行高精度的三维测量,可以获得水底的几何形态和管线的位置信息。
激光扫描技术具有非接触、无损、高精度等特点,适用于复杂地形和深水区域的管线测量。
对于海底管线的激光扫描测量,需要配备专业的设备和船只,并使用先进的地理信息系统进行数据处理和分析。
激光扫描技术的应用范围越来越广泛,但其成本较高,需要相应的投资和技术支持。
三、卫星遥感技术卫星遥感技术是一种远程探测海底管线的方法。
通过卫星对海洋进行遥感观测,可以获取大范围的地形和水文信息,辅助海底管线的测量工作。
卫星遥感技术具有快速、高效、经济等特点,适用于大范围的管线测量和监测。
然而,卫星遥感技术也存在一些局限性。
由于卫星分辨率的限制,无法对海底进行高精度的测量。
此外,天气、云层和海浪等自然因素可能影响卫星图像的质量,进而影响测量的准确性。
综上所述,海底管线的测量是一项复杂而重要的工作,需要结合多种技术和方法。
声纳技术、激光扫描技术和卫星遥感技术是目前常用的测量方法,各自具有优势和局限。
在实际测量中,应根据实际情况选择合适的技术,并结合其他辅助手段,如水下机器人和无人机等,以提高测量效率和精度。
Value Engineering1侧扫声纳的应用机理在操作侧扫声纳技术时,由于使用的是不连续的测深系统,因此在进行数据采集和处理时需要将不同深度的各种测绘数据进行收集和整理,而在对这些数据进行处理时,通常需要根据不同的深度将数据进行分类。
数据显示与记录单元主要是对在操作侧扫声纳技术时所采集到的各种测绘数据进行收集和整理。
同时还可以通过人机交互的方式对其进行展示。
数据传送单元,一般是在侧扫声纳技术中,最前方的工作模块,其主要作用就是能够在信息通道平台上,有效地传送测绘数据,为后续的数据深度处理提供更好的支持。
数据传送单元在整个侧扫声纳技术中,处于最前端,也是最重要的一环。
侧扫声纳技术中,最前方的工作模块,就是水下声波发射器。
它的主要作用就是发出声波,并以此来收集各种测绘信息。
拖曳电缆是必不可少的硬体装置,可以起到牵引、供电等多种功能。
接收换能器,也叫水听器,它能够把水中的声音信号转换成电信号,是侧扫声纳技术的一个关键组成部分,它能够把声波收集的信息转换成电信息。
该系统具有多种功能,能够在多种海洋测量任务中起到良好的作用。
它的工作频率一般为数十千赫至数百千赫,有效距离为300~600米。
侧扫声纳在进行近距离探测时,由于其本身的高分辨能力,可获得良好的地图绘制效果。
在进行海底地质勘探的时候,它的工作频率大大提高,能够探测到20公里的范围。
侧扫声纳技术的换能器主要位于拖曳体和船体之间,在海上行驶时向两边向下发射声脉冲,整体呈扇形波束。
该方法利用声波判断海面、海底及水体的媒质性质,并对该地区的声学结构进行探测,并对有关资料进行采集和处理。
[1]2多波束声纳数据处理系统的长回波的数据信息处理方法,主要包括:数据格式转换与读取,声速剖面信息处理,位置数据处理,潮位信息处理,姿态数据处理,深度信息处理,网格化,坐标系的转换。
在现代科技的帮助下,多波段声纳技术在已开展的海深探测中,除了可以实现潮位、声速和归心等校正功能以外,还可以对波束足迹数据进行更有效的计算,进而对海深探测资料加以筛选,并减少了其中存在的噪声和错误信息等。
声纳海底管道图像去噪方法研究
张晓娟;刘颉;杨逍;吕九红
【摘要】在海底输送管道泄露检测中,声纳图像极易受到噪声污染.如果以管道的直线特征作为检测策略,即能观察到明显的管道直线边缘等特征以进行管道泄露分析.利用小波变换的改进方法——超小波脊波变换,针对噪声淹没中海底管道图像的直线特征实现去噪,增强管道部分图像.利用自适应“维纳滤波”进行图像去噪和去“卷绕”.仿真实验表明,脊波去噪技术相对于其它方法对管道图像去噪方法具有明显边缘等直线特征保持作用.文中研究结果为海底管道泄露图像处理技术提供数据预处理方法.
【期刊名称】《海洋技术》
【年(卷),期】2017(036)006
【总页数】4页(P82-85)
【关键词】脊波去噪;海底管道图像处理;维纳滤波
【作者】张晓娟;刘颉;杨逍;吕九红
【作者单位】国家海洋技术中心,天津300112;国家海洋技术中心,天津300112;国家海洋技术中心,天津300112;国家海洋技术中心,天津300112
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.73
声纳图像是水声信道中接收声回波能量的二维平面分布,受噪声影响严重,对比度
较低。
受声基阵性能的限制,声纳图像的分辨率往往不高[1]。
主要考虑的噪声源
有海洋环境噪声和舰船自噪声[2]。
海洋环境噪声常常遵循高斯分布[3],而文献[1]
声纳信号的噪声考虑高斯模型。
维纳滤波、小波对于高斯噪声处理比较有效。
海底管道声纳图像具有直线边缘特征,线奇异性表现较为突出,为了克服小波变换不能达到最优逼近的问题,Candes等人提出了新的多尺度变换—Ridgelet变换,它能够有效地处理二维图像的线奇异性,较好地对此类信号进行“逼近”。
对于海底管道泄露检测利用基于小波理论的脊波进行直线特征加强,提高边缘的完整性,提高有用信号所占的信号比例。
增强处理后有用图像部分信噪比及直线特征边缘。
图1 Blueview前视2D声纳管道图像处理流程图
基于“海底管道探测技术集成及风险评估技术研究与示范应用”子课题“海底管道ROV精细化探测系统集成——前视声纳系统”。
采用Blueview2D声纳进行检测。
图像处理流程如图1所示。
包括声纳在一段时间内拍摄到的多幅声纳图像的融合,有些文献[4]采用图像分割聚类算法与均值处理,在ROV低速测量时候,也可将图
像近似为对一个目标的重复测量,也可采用最小二乘去噪。
最小二乘方法可参见有关的文献,这里不赘述。
下面主要介绍脊波变换去噪声。
1 脊波去噪技术[5]
二维Ridgelet变换(ContinuousRidgeletTransform,CRT)在 R2域的定义为:反变换公式:
式中:f(X)为平方可积函数(a,b,θ)(X)为小波基函数。
由以上公式可以看出,Ridgelet变换和二维小波变换有相似之处,只是用线参数取代了点参数。
因此小
波变换是逐点刻画点的奇异性,二维Ridgelet变换是用线参数刻画线的奇异性。
在二维的情况下,点和线可以通过Radon变换相联系。
设函数f(X),其Radon
变换可表示为:
则Ridgelet变换可以表示为函数Radon变换切片上的一维小波变换:
由式(1)~式(3)描述拉东变换,然后对对其进行小波变换得到关于θ和t的小波系数。
其它去噪流程如小波基选取阈值选择都可见论文章节3。
变换的图像必须是素数,且图像是正方形,计算过程能有快速算法来适应时间要求。
得到的小波系数阈值去噪后,进行反变换:
2 自适应“维纳滤波”
由于脊波变换后,某些残余噪声仍然存在,图像表面很粗糙会产生“卷绕”现象,利用自适应“维纳滤波去卷绕”后,整体图像更加平滑。
自适应是根据一个去噪声模板是M×N,默认情况下是3×3的模板,进行邻域内计算μ,σ2(这里称为均值和方差)
图2 “维纳滤波器”邻域像素值平均、方差模板
这里η是图像中每个像素的M×N邻域。
式中:v2是每个像素邻域的方差的均值。
由公式(7)可见,如果局部方差较大,则滤波作用减弱,如果局部方差小,则滤波作用增强,实现自适应。
它的理论基础是维纳滤波。
处理流程如图3所示,图中:varlocal=σ2,varnoise=v2。
图3 “自适应维纳滤波”流程图
3 仿真试验与分析
如图4(a)为原始图像,为海底声纳164×164尺寸图像,原始图像记为
X(i,j),0≤i≤H,0≤j≤W,去噪后图像为Y(i,j),0≤i≤H,0≤j≤W,去噪指标为均方误差(MSE)和峰值信噪比(PSNR)对比结果表。
表达式见式(9)~式(10)。
表1所示为加上σ2=15,25,50高斯白噪声后去噪的信噪数据结果。
对于(b)图像进行4种去噪方法,分别是小波算法、“维纳滤波”算法、脊波算法、脊波+“维纳滤波”。
其中小波及脊波变换中对于小波基可以灵活选择,选择不同的小波基函数和不同的阈值选取方法发现图像信噪比敏感度都在10-4~10-3内,所以这里不考虑详细的参数选择问题。
本文采用db4小波基实现小波变换,采用
的阈值选取方案有斯坦阈值估计、极大极小值估计阈值的方法等,这里选取极大极小值方法,并利用软阈值法、分解层数参考图像像素数和采样定理以及干扰的最小频率等,有关参数选择不再详细描述。
表1 不同去噪方法的PSNR和MSE参考(单位:dB)白噪方差σ2=15 白噪方差σ2=25 白噪方差σ2=51 MSE PSNR MSE PSNR MSE PSNR噪声图像 4 166.5 11.938 1 5 479 10.743 8 7 796.8 9.211 6自适应“维纳滤波”法 2 136.4 14.833 9 2 403.9 14.321 6 2 959.5 13.418 6小波变换法 1 829.7 15.507 1 959 15.209 6 2 301.6 14.510 6脊波去噪法 2 184.7 14.736 9 2 470 14.203 1 3 044.8 13.295 3脊波去噪去“卷绕”法 1 815 15.542 1 1 946 15.237 8 2 247.9 14.613 1
图4 声纳海底管道图像去噪效果
图5 图像某行去噪前后对比
几种去噪图像主观上觉得声纳图的管道部分在脊波及脊波去“卷绕”去噪后,直线部分更加清晰。
但还需定量地从图像整体比较各种滤波图像去噪效果,这里采用均方误差和峰值信噪比进行衡量。
由表1可以看出,随着噪声方差的增大,脊波去卷绕和小波去噪的MSE、PSNR
接近;“维纳滤波”和脊波去噪的MSE、PSNR接近相近。
但是直观地观察以及
图3的某行数据的观察分析,可以看出对于直线部分的去噪效果,脊波变换是最
好的,并且通过去噪声后的某行数据之间的像素值和原始图某行数据的比较可以看出,脊波变换对边缘的保持效果最好,也就是像素值峰值处得到保留。
而小波变换使得峰值像素值的值得到了削弱不具备直线小波系数奇异性,因此造成的就是图像边缘的模糊。
而自适应“维纳滤波”如子图D在未知噪声参数等的情况下并不能
达到最优,仍然有残余噪声,且管道直线的边缘等直线特征也会受到噪声污染。
而脊波变换加维纳滤波的技术能在兼顾直线边缘情况下更好的对非直线边缘部分实现去噪。
背景部分图像也能实现去噪,具有较高的信噪比。
最后,结合管道图像4(a)特点和图5(a)某行值看出,采用脊波方法能更好地保
持管道的边缘细节部分。
但也可损失部分直线特征再加入“自适应维纳滤波”,提升图像表面的整体平滑度,增加信噪比。
总的来说脊波法和脊波去“卷绕”法这两种方法效果较好,更能增强管道的边缘和直线部分的特征,可作为管道泄露检测的预处理工作。
4 结束语
本文提出的脊波小波变换方法,在传统小波去噪技术上利用拉东变换将直线的奇异特征转化为点奇异特征,在拉东变换下进行一维小波去噪,其中,灵活选取阈值和小波基函数,将小波和脊波去噪声后的图像反变换得到去噪后的图像。
实验结果由图2和图3分析发现,脊波去噪去相比于维纳滤波法和小波变换法对原图直线部
分逼近效果更好,在损失部分直线特征值的情况下脊波去噪再加上“维纳滤波”去噪可以获得更高的信噪比。
此方法可作为具有直线特征如管道图像预处理算法。
参考文献:
[1]沈郑燕.声纳图像去噪与分割技术研究[D].哈尔滨:哈尔滨工程大学,2010.
[2]A D Waite.实用声纳工程[M].(第三版).王德石译.北京:电子工业出版社,2004:
79-97.
[3]石红.声纳图像处理关键技术[D].哈尔滨:哈尔滨工程大学,2011.
[4]Heloscher U,Kraus D.Unsupervised image segmentation and images fusion for multi-beam/muti-aspect sidescan sonar
images[C]//OCEANS’98 Conference proceedings,Nice,1998,1:571-576.
[5]阎敬文,曲小波.超小波分析及应用[M].北京:国防工业出版社,2008.。