多條帶側掃聲吶圖像精拼接方法研究*

高 飛 ，王 曉 ，楊敬華 ，張博宇 ，周海波 ，陳佳星

（1.青島市勘察測繪研究院，山東 青島 266032；2.江蘇海洋大學 海洋技術與測繪學院，江蘇 連云港 222005）

引言

隨著陸地資源日益枯竭，世界各國已將資源開發和利用的重點轉向海洋，我國為此制定了“海洋強國”戰略。針對海洋的勘察活動日益增多，了解海底表層及淺表層結構對海洋科學研究和海洋工程建設意義重大[1]。側掃聲吶（Side Scan Sonar，SSS）作為海底高分辨率圖像的快速獲取技術，在海洋工程建設、海底資源開發和目標探測、識別等領域應用廣泛[2-7]。由于側掃聲吶拖曳式作業和海洋中潮汐、波浪等環境影響，由測量船GNSS 坐標推算所得托魚位置存在偏差，地理編碼圖像位置不準，因此，多條帶編碼拼接圖像存在相鄰條帶目標錯位問題；常用的國外數據處理軟件諸如 Isis（Triton）、Sips（Caris）、SonarWeb（Chesaspeake）等，均提供地理拼接功能[8，9]，不能實現海底地貌“一張圖”精細獲取。為解決此問題，Zhao等[10，11]提出了相鄰條帶 SSS 圖像 SURF 特征拼接方法，為解決SURF 特征匹配耗時問題，采取了基于航跡坐標的圖像分段策略，一定程度上提高了運算效率；王愛學等[12]顧及目標的局部畸變問題，給出了彈性匹配策略，實現了共視海床目標的絕對保形；郭軍[13]，倪先鋒[14]，侯雪[15]，伍夢[16]，潘建平[17]等也研究了相關SSS 圖像SURF 特征拼接問題；但前述所有方法SURF 特征匹配耗時均不能滿足大區域圖像拼接程序實時處理的要求。且傳統特征拼接時，固定一幅圖像，旋轉變換其余條帶，最遠端條帶圖像拼接后，地理位置丟失；若存在不能特征拼接條帶，也無法聯合地理編碼和特征實現海底地貌“一張圖”精細獲取。

為此，根據側掃聲吶圖像特點，研究給出一種基于幾何變換的SURF 特征分塊匹配算法和多條帶圖像分組拼接方法；實現精細獲取大區域海底地貌，為后續海洋工程建設提供前期高質量大區域海底地貌圖像。

1 基于幾何變換的SURF 特征快速匹配

側掃聲吶作業過程中，航跡一般不沿正南、正北方向，導致地理編碼后圖像存在大量空白無效區域（約占整幅圖像的70%～75%），即使基于航跡分塊，無效空白區依然存在，導致基于地理編碼圖像進行SURF 特征匹配，計算量很大、且影響匹配精度。因此，在SURF 特征匹配前，先對圖像進行旋轉和裁剪，定義為幾何變換，去掉空白區域，以此提高特征匹配效率和精度，幾何變換也即將地理編碼圖像近似變回瀑布圖像的形式。特征提取和匹配時可將相鄰左、右條帶特征點檢測范圍分別設定為變換后圖像寬度的50%～100%，0%～50%，近似為作業過程設置的公共覆蓋率[18]。此時，空白無效區域被最大限度消除，實施分塊匹配將提高匹配速度和精度，整個步驟示意如圖1 所示。

圖1 幾何變換后的SURF 特征分塊匹配示意圖

2 特征拼接圖像位置修正

如前所述，特征拼接后圖像位置出現偏移，海底無靶標不能對圖像位置進行修正，即地理編碼不能對測區所有條帶圖像進行拼接。下面通過分析位置誤差誘因并給出相應解決策略，以保證可實施聯合拼接方法。

2.1 特征拼接的地理位置誤差誘因及解決策略

SSS 圖像地理位置由拖魚推算得到，定位粗糙，造成相鄰條帶共視目標位置不統一。如圖2 所示，條帶1 和2中公共覆蓋區內的相同目標P1 和P2 因各自條帶定位及船姿等因素影響，地理坐標不同；條帶2 與條帶1 和3 基于SURF 特征匹配轉換后，出現了三套坐標，這與實際不符，且受限于SSS 作業和圖像匹配特點，無法進行改正。將所有待拼接圖像平均分組，底層組圖像僅為2 或3 幅圖像[19]。

為盡量避免位置漂移問題，三幅圖像的旋轉、縮放參數計算如下：

（1）旋轉

旋轉角度均分到兩幅圖像中，不改變兩幅圖像間的相對旋轉角度，同時旋轉一半角度，旋轉角度大小相同，方向相反，避免了位置漂移現象。

（2）縮放

SSS 圖像的地理編碼在地理框架下進行，縮放尺度幾乎為1，為后續基準重新確定需要，給出旋轉后圖像像素尺寸計算方法。左、右條帶圖像的像素尺寸為r，配準得到的縮放參數為s，則拼接后圖像的像素尺寸rn可近似表示為[19]：

2.2 多條帶圖像拼接后的地理基準確定

TIFF 存儲圖像需提供左上角的地理坐標和像素尺寸。在所有匹配點對中計算坐標差異極小的若干點，取坐標均值作為位置基準，推算得到圖像左上角的地理坐標。當多條帶圖像進行拼接時，根據匹配結果調整基準坐標（圖3 所示），確定位置基準[19]。

3 聯合拼接方法

綜合前述方法，最終給出聯合SURF 特征和地理編碼的大區域側掃聲吶圖像高效、高質量的拼接流程，它實則是一系列圖像間的兩兩拼接，流程如圖4 所示[18]。

4 實驗及分析

為驗證算法的有效性，在深圳某水域采用拖曳作業模式進行了側掃聲吶測量，測區水深在12 米左右，采用Edgetech-4200 設備。船速保持在4-5 節。設計條帶數目為13，掃幅為200 米，采用往返測量模式，條帶間重疊度約為50%。

圖2 多條帶圖像拼接時的地理位置誤差示意圖

圖3 多條帶連續匹配存在的3 種情形（表示匹配，×表示不能匹配）

圖4 多條帶側掃聲吶圖像聯合拼接流程

為驗證基于幾何變換的分塊SURF 特征匹配方法的可行性，選取實驗區兩條測線，依次進行旋轉、裁剪、分塊SURF 特征提取、整體匹配運算，結果如圖5 所示。從圖5特征匹配結果可看出匹配點對的對應關系與實際情況吻合，對應真實特征點所在位置[18]。

分別對這兩個條帶基于地理編碼全圖SURF 特征提取，全部SURF 特征點對參與匹配計算，耗時分別為97s、23s 和5s。基于幾何變換的分塊SURF 特征提取、匹配效率最高。

為進一步驗證方法的有效性，對實驗區10 個條帶依次進行基于幾何變換的分塊SURF 特征提取、兩兩圖像整體匹配，并計算匹配點對數目及變換模型參數。

圖5 幾何變換處理及SURF 特征匹配結果（從左到右依次為：旋轉、裁剪、特征匹配結果）

對條帶1-5 分別進行基于幾何變換的分組SURF 特征拼接（改進特征拼接方法）、傳統固定條帶1 旋轉變換其余4 個條帶SURF 特征拼接，耗時及共視特征點對平均坐標偏差對比如下：改進方法共視特征點對平均坐標偏差從傳統方法的6.18m 降低到1.07m，滿足了海底目標位置定位所需的精度要求；5 個條帶SURF 特征拼接耗時由135s 降低到30s，滿足了程序實時處理的要求。

對測區10 個條帶進行圖像拼接，圖6 為測區10 個條帶地理拼接結果經過基準調整后進行地理編碼拼接，在拼接處有偏差，但幅度較小，證明了聯合SURF 特征與地理編碼的大區域多條帶側掃聲吶圖像拼接方法的可行性[19]。

圖6 10 個條帶地理拼接結果

5 結論

針對大區域多條帶側掃聲吶圖像拼接過程中存在的問題及商業軟件的不足，給出了基于幾何變換的側掃聲吶圖像SURF 特征分塊提取、匹配方法和SURF 特征拼接后圖像位置的糾正策略，實現了聯合SURF 特征和地理編碼的多條帶側掃聲吶圖像拼接，實現了海底地貌“一張圖”的精細獲取。