Разработка методов повышения качества и выявления скрытой информации изображений, формируемых на основе данных гидролокационных средств

Сажнева, Александра Эдуардовна

Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему
Разработка методов повышения качества и выявления скрытой информации изображений, формируемых на основе данных гидролокационных средств
ВАК РФ 25.00.28, Океанология

Автореферат диссертации по теме "Разработка методов повышения качества и выявления скрытой информации изображений, формируемых на основе данных гидролокационных средств"

российская академия наук

институт океанологии им. п.п. ширшова

На правах рукописи удк 551.463.21

сажнева александра эдуардовна

разработка методов повышения качества и выявления скрытой информации изображений, формируемых на основе данных гидролокационных

средств

Специальность 25.00.28 - Океанология

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

р-

москва-2008

003460369

Работа выполнена в Учреждении Российской академии наук Институте Океанологии им. П.П. Ширшова

Научный руководитель:

кандидат технических наук Мерклин Лев Романович

Официальные оппоненты:

доктор технических наук Каевицер Владилен Иосифович (Институт радиотехники и электроники РАН) доктор физико-математических наук Бородин Владимир Владимирович (Институт общей физики РАН)

Ведущая организация:

Технологический институт Южного федерального университета в г. Таганроге

Защита состоится «ТУ» 2009г. в /час. (?£шт. на заседании

Специализированного диссертацшнного совета Д 002.239.03. при Институте Океанологии им. П.П. Ширшова по адресу: 117997, Москва, Нахимовский пр., д.36, в Большом Конференц-зале.

С диссертацией можно ознакомится в библиотеке Института Океанологии им. П.П. Ширшова.

Автореферат разослан «[£) <$ Н 4 <?/Ьш.

Ученый секретарь

специализированного совета, к.б.н. Л , „ Т.А.Хусид

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ.

Актуальность темы. Для исследования дна рек, озер, морей и океанов широкое применение нашли системы гидролокации.

Наиболее информативными из них являются гидролокаторы бокового обзора (ГБО), особенно интерферометрические. Но не всегда оператор может увидеть структуру и особенности дна, обнаружить и распознать объекты из-за наличия помех, флюктуации самого сигнала, слабой контрастности объектов и особенностей зрительного восприятия изображения человеком, а также из-за других факторов, маскирующих часть полезной информации. Несмотря на множество методов обработки информации и формирования на ее основе изображений создать универсальные эффективно работающие методы вторичной обработки информации для всех случаев не представляется возможным. Поэтому задача разработки методов вторичной обработки данных, позволяющих выявить указанную информацию, является актуальной.

Эти методы могут базироваться как на извлечении такой информации из уже имеющихся акустических данных, так и на формировании из набора разных акустических данных синтезированных изображений, помогающих оператору обнаружить и распознать объект, а также выявить качества и свойства сканируемого объекта.

Целью работы является разработка методов обработки гидроакустических данных, повышающих качество изображений и выявляющих дополнительную информацию, содержащуюся в них.

Основные положения диссертационной работы, выносимые на защиту:

Технология (методики) и программные средства обработки данных гидролокационных средств, обеспечивающие:

1. Обнаружение объектов, замаскированных помехами (шумами) или имеющих низкую контрастность на донной поверхности, а также оценка их структуры на основе использования свойств медианных фильтров, порогов сравнения сигнала и цветового выделения объекта и его структуры.

2. Трехмерную реконструкцию искусственных объектов за счет использования длины акустической тени для определения третьей координаты (высоты)

контура объекта за один или несколько точно скоординированных с объектами галсов под разными углами к ним (томография).

3. Трехмерное (3D) представление рельефа дна и объектов на нем под любым задаваемым ракурсом на основе объединения данных яркостного (амплитудного) и батиметрического каналов интерферометрических ГБО с помощью стандартных программных пакетов AutoCad, 3DStudioMax и специальной программы преобразования форматов данных.

4. Синтез стереоскопических изображений рельефа и объектов на нем по данным ГБО за счет использования при расчете параллакса длины акустической тени, эхолотных промеров или информации о глубине точки рельефа по данным батиметрического канала интерферометрического ГБО.

5. Оснащение ГБО «Мезоскан» дополнительным каналом регистрации сигнала с увеличенными возможностями обнаружения и регистрации малоконтрастных объектов за счет использования стандартной 24-разрядной звуковой платы (вместо 8-разрядной штатной), алгоритмов и программ, позволяющих из всего объема выходной информации выделять и отображать только ту часть, которая интересует оператора.

Научная новизна диссертационной работы.

По п.1 основных положений, выносимых на защиту, предложен эффективный алгоритм выделения объекта, замаскированного помехами, и его структуры, по п.2 предложен алгоритм определения по длине акустической тени третьей координаты объекта и его синтеза в трехмерном виде на основе обработки одного или нескольких снимков, полученных под разными ракурсами, по п.З предложено использовать особенность поведения фазовой функции на выходе измерителя фазы батиметрического канала интерферометрических ГБО в точках перехода фазы через 2 7Г n (n=0,l,2...N) для построения на изображении амплитудного канала линий равных глубин с целью выявления объектов, не имеющих контраста к фону, а также за счет совместного использования данных батиметрического и амплитудного каналов предложен синтез ЗО-изображений объектов с помощью стандартных программных пакетов AutoCad, 3DStudioMax и специальной программы согласования форматов данных этих пакетов и ГБО, по п.4 для расчета параллакса при формировании

стереопар из «плоских» изображений ГБО предложено использовать длину акустической тени, данные эхолота или батиметрического канала интерферометрического ГБО, по п.5 предложены алгоритмы и программы обработки, позволяющие выделять из всего объема выходной информации ГБО только те объекты, которые интересуют оператора, в т.ч. малоконтрастные объекты и структуры, и отображать их штатными средствами за счет существенного уменьшения количества уровней цветовой палитры (оттенки серого цвета).

Практическая ценность. Результаты диссертационной работы могут использоваться для:

1. Обработки акустических изображений дна водоемов в условиях флюктуационных помех при малом отношении сигнал/помеха.

2. Реконструкции отдельных объектов.

3. Создания при площадной съемке с помощью интерферометрических ГБО топологических карт поверхности дна, над которым проходит судно, и синтеза ЗБ-изображений выбранного участка под любым ракурсом.

4. Создания объемной (стерео) картины рельефа дна и объектов на нем.

5. Расширения возможностей ГБО «Мезоскан» по обнаружению и исследованию малоконтрастных объектов за счет его оснащения дополнительным 24-разрядным каналом, специальными алгоритмами и программами.

Методики и алгоритмы по пп. 1,2,4,5 использованы в качестве дополнительного оснащения ГБО «Мезоскан», в том числе при наличии данных эхолотных промеров возможен синтез качественных стереопар.

Предложенные методики синтеза ЗБ-изображений и стереопар учтены разработчиками интерферометрического ГБО «Кедр» ИРЭ РАН в качестве возможного подхода для разработки алгоритмов и программ синтеза указанных изображений.

области критических технологий», направление «Технология формирования и обработки сигнала и сигнальных полей в информационных-телекоммуникационных системах» по теме Na 1128980/С 728 (1998-2000).

Фактический материал. Фактические материалы получены с помощью ГБО «Мезоскан» в экспедициях, проводившихся Институтом Океанологии им.П.П.Ширшова (ИО РАН), а также другими отечественными и зарубежными гидролокаторами бокового обзора и интерферометрическими гидролокаторами бокового обзора «Кедр» и АГКПС-300 ИРЭ РАН.

Личный вклад автора. Все результаты диссертационной работы получены автором лично. Автор разработал методики и алгоритмы обработки и представления данных ГБО и осуществил их проверку на фактическом материале. Автор предложил методики и программные средства обработки и представления изображений, формируемых на основе данных интерферометрических ГБО, и проверил их работоспособность при обработке данных, полученных системой «Кедр» и АГКПС-300 ИРЭ РАН. Кроме того, автор предложил и на фактическом материале проверил алгоритмы и программы обработки данных ГБО «Мезоскан», расширяющие его возможности по обнаружению и различению малоконтрастных объектов и выявлению их структуры. Во всех проведенных исследованиях вклад автора был определяющим.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы обсуждались на семинарах лаборатории гидролокации дна ИО РАН, на Международных научно-технических конференциях студентов, аспирантов и стажеров МЭИ «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика» (VII, Москва, 2001г., XII, Москва, 2006г.), International Symposium on Satellite Communications and Remote Sensing (Yantai, 1999), конференциях: «Международная научно-практическая конференция «Развитие подводной деятельности в СССР и России» (2004г.), IX Международная научно-техническая конференция «Современные методы и средства океанологических исследований» (2005г.), Всероссийская научно-техническая конференция «Проблемы метрологии гидрофизических измерений ПМГИ-2006» (2006г.), IX Всероссийская конференция «Прикладные технологии гидроакустики и гидрофизики» (2008г.).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 16 работ, в том числе 2 статьи в журнале Океанология, 1 статья в журнале Исследование Земли из космоса, 1 статья в сборнике Радиотехнические тетради МЭИ, 11 докладов на конференциях и 1 отчет по научно-исследовательской работе. Все публикации подготовлены автором лично и ему принадлежат основные идеи и постановка задачи в опубликованных работах.

Структура и объем работы. Работа состоит из введения, трех глав, включающих в себя 5 разделов, 2 подраздела, заключения, а также списка литературы и приложений. Она содержит 102 страниц текста, 59 рисунков и 66 наименований литературы.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ.

В главе 1 приводится краткое описание современных методов обработки гидролокационной информации, параметры и характеристики некоторых отечественных гидролокационных средств, в т.ч. ГБО «Мезоскан» (Институт океанологии им. П.П. Ширшова), интерферометрических ГБО «Кедр» и АГКПС-300 (Институт радиотехники и электроники РАН).

В главе 2 рассматриваются методики обработки акустических изображений, повышающие их качество, а также позволяющие оператору обнаруживать и распознавать объекты с низким контрастом к фону или замаскированных помехами.

Раздел 2.1 посвящен применению медианных фильтров при обработке акустических изображений.

Оператор системы отображения данных гидролокатора бокового обзора сталкивается с задачей обнаружения объектов на донной поверхности. При этом объекты могут маскироваться импульсными помехами. Объекты, которые необходимо исследовать, могут иметь как сосредоточенный характер, так и распределенный. Распределенные объекты - это структура разных типов грунтов. Сосредоточенные объекты - это разные объекты искусственного происхождения, такие как разные гидротехнические сооружения, затопленные корабли, автомобили, потерянные грузы, при этом обнаружение и распознавание их не вызывает затруднений, если полезный сигнал превышает фон больше, чем на ЮдБ. При меньшем отношении сигнала к фону акустическое изображение

маскируется флюктуационными помехами. В условиях поступления большого количества информации оператор должен на фоне донной поверхности суметь выделить такие объекты. Для подавления импульсных помех и выделения объектов могут быть использованы медианные фильтры, которые легко реализуются, не требуют больших затрат машинного ресурса и инвариантны к

характеристикам ГБО. Медианой дискретной последовательности .г.........

(и - нечетное) является средний по значению член ряда, получающийся при упорядочении последовательности по возрастанию (убыванию). Для четного п определим медиану как среднее арифметическое двух средних по возрастанию (убыванию) членов дискретной последовательности. Медианный фильтр использует алгоритм определения медианы и представляет собой одномерное или двумерное скользящее окно, охватывающее некоторое число элементов изображения. Количество элементов изображения (пикселей), охватываемых окном, называется кратностью окна. Как правило, апертура окна представляет собой крест, элементами которого являются пиксели изображения. Медианные фильтры снижают уровень импульсных помех (отношение сигнал/помеха) пропорционально величине 4т, где т- кратность окна медианного фильтра, при этом разрешающая способность ухудшается в т раз. Если размер объекта больше половины ширины окна, то объект после фильтрации остается, если меньше - объект теряется (Лукашенко Ю.И., 1992). При этом медианные фильтры сохраняют резкие перепады и мало искажают импульсный сигнал.

В связи с этим применение медианных фильтров целесообразно в двух случаях: 1) ухудшением разрешения (ухудшением детальности) можно пожертвовать в пользу выявления объекта в целом или крупных элементов его структуры; 2) необходимо сгладить (выровнять) фон, на котором расположен объект. Предлагается следующая методика обработки акустических изображений с помощью медианных фильтров. Сначала изображение сглаживается с помощью медианного фильтра для того, чтобы уменьшить импульсные помехи до приемлемого уровня. После такой обработки объекты остаются на выровненном фоне. Если этого недостаточно для уверенного обнаружения объектов, то используется переменный порог, с помощью которого отсекается фон. Затем все объекты, выделенные этим порогом, окрашивается

контрастным цветом. Такая обработка при просмотре изображений с малозаметными объектами позволяет оператору сразу заметить даже один объект, в том числе небольших размеров, идентифицировать и распознать его. Если использовать не один порог, а несколько и соответственно этим порогам несколько контрастных цветов, то можно выявить некоторую структуру объекта, которая будет соответствовать слою, находящемуся между двумя порогами. Если при формировании изображения ввести третью координату и ее величину связать с интенсивностью (амплитуда) сигнала, то можно синтезировать трехмерное изображение, которое будет лучше отражать структуру объекта, чем плоское изображение, так как человеческий глаз увереннее отличает различия линейных размеров (амплитуда), чем различия в интенсивности изображения (градация серого). При наличии базы данных с характеристиками интенсивности отражения акустического сигнала различными геологическими структурами возможно при таком представлении оценить состав и свойства геологических объектов, что может быть полезным при геолого-изыскательских работах. Листинг компьютерной программы обработки приводится в (Сажнева А.Э., 2005, 2006).

На рис. 1-3 приведены примеры применения указанной методики. Использованы данные, полученные при работе в Каспийском и Балтийском морях во время экспедиций, проводимых Институтом Океанологии им.П.П.Ширшова РАН. Порог определяется по априорным данным или по гистограммам распределения яркости изображения.

Рис.Т Применение медианной фильтрации. Слева - акустические изображения обломков корабля, справа - осциллограммы по одной строке: а - без медианной фильтрации; б - с медианной фильтрацией.

Рис.2 Акустическое изображение геологического объекта: а - исходное, б - после медианной фильтрации, сравнения с одним порогом и выделения цветом.

Рис.3 Трехмерное представление обломков корабля, полученное с помощью гидролокатора фирмы KLEIN во время экспедиции в Балтийском море (третья координата отражает яркость объекта): а - исходное изображение, б после медианной фильтрации, сравнения с порогом и выделение цветом.

Как видно из рисунков, предложенная методика позволяет при малом отношении сигнал/помеха улучшить обнаружение объектов, в том числе порядка нескольких пикселей, а использование нескольких порогов - оценить форму объекта и его структуру (при наличии необходимой библиотеки). Подобное представление позволяет оператору даже при просмотре большого количества информации обнаружить малоконтрастные объекты в реальном времени.

Раздел 2.2 посвящен трехмерной реконструкции объектов по длине акустической тени на изображениях при настильных углах визирования. Акустическая тень содержит информацию о возвышении (высоте) элементов рельефа поверхности и объектов на ней. Высота может быть определена

простым умножением тангенса угла визирования на длину акустической тени (Яковлев А.Н. и др., 1983; Wong Н.К. et al„ 1968; Сажнева А.Э., 2005). Конечно, нельзя говорить о точном восстановлении высоты из-за искажений проекции объекта и помех. Указанный способ реконструкции объектов является достаточно грубым, поэтому его наиболее целесообразно применять для объектов искусственного происхождения, которые имеют четко выраженные формы и, как правило, известны. Это затопленные корабли и суда, бревна, элементы гидротехнических сооружений и т.п. В отличие от объектов искусственного происхождения реконструкция природных объектов, таких как песчаные гряды, впадины, косы и т.п. может оказаться проблематичной. Модель такой поверхности - это модель пологих неровностей. Для таких объектов возникают сложности определения высоты из-за низкого отношения полезного сигнала к фону. Ошибки, возникающие при определении высоты как искусственных, так и природных объектов, можно снизить с помощью искусственного повышения контрастности, уменьшения градаций серого и принудительной прорисовки тени. Реконструкция природных объектов в подавляющем большинстве случаев выполняется как промежуточный этап при последующей обработке изображений, например, при синтезе стереопар. Листинг компьютерной программы обработки приводится в (Сажнева А.Э., 2005).

На рис.4 приведен пример реконструкции объекта по длине акустической тени и последовательность операций при реконструкции. Данные получены во время экспедиций в Норвежском море.

Рис.4 Акустическое изображение подводной лодки «Комсомолец», полученное с помощью гидролокатора «Мезоскан» во время экспедиций в Норвежском море: а - исходное изображение, б - принудительная прорисовка тени, в - объект в трехмерном представлении.

Раздел 2.3 посвящен реконструкции объектов по нескольким акустическим изображениям. Так как по длине акустической тени возможно восстановить высоту только контура объекта со стороны облучения (Яковлев А.Н. и др., 1983; Wong Н.К. et al., 1968; Сажнева А.Э., 2005), для более точной реконструкции необходимо получить информацию о высоте контура объекта с нескольких сторон, а это возможно только при получении трех или более снимков. Методика трехмерной реконструкции объекта по длине тени на акустических изображениях, полученных под разными ракурсами на разных галсах и последующей совместной обработке их (наложение), позволяет получить более полную информацию о форме, размерах и особенностях сканируемого объекта. Эта методика использует те же принципы, что и традиционная томография. При такой реконструкции для получения снимков применяется точная привязка галсов к объекту, а при наложении снимков -оконтуривание объекта реперными точками, по которым осуществляется наложение снимков. Листинги программ компьютерной обработки приведены в (Сажнева А.Э., Вушуев К.Л., 2005).

На рис.5 приведен пример указанной реконструкции. Съемки проводились на галсах с одной и с другой стороны объекта и в перпендикулярном направлении с помощью гидролокатора бокового обзора «Мезоскан» во время экспедиции в Балтийское море. По длине тени определена высота бортов обломков корабля и затем осуществлена трехмерная реконструкция объекта.

Рис.5 Синтезированные изображения обломков корабля, полученные по данным гидролокатора «Мезоскан» во время экспедиций в Балтийском море: а - изображение, полученное методом наложения трех исходных изображений под разными ракурсами после их сглаживания и уменьшения шумов с помощью медианного фильтра, б - трехмерное представление объекта с использованием длины тени. Исходные изображения получены на дальности, близкой к предельной для этого ГБО, поэтому качество их невысокое.

Раздел 2.4 посвящен получению трехмерной информации о рельефе методом интерферометрии.

Описанные выше методики получения трехмерной информации о рельефе и высоте объектов имеют ряд недостатков, в том числе:

• определение третьей координаты (высоты) объекта по длине акустической тени дает удовлетворительные результаты только при четкой ее прорисовке, причем определяется высота только точек контура, а не объекта. Лучшие результаты дают эхолотные промеры, но они осуществляются на нескольких галсах, а между ними глубина определяется путем интерполяции, что может привести к пропуску мелких объектов;

• трехмерное представление информации о рельефе в режиме реального времени затруднено, т.к. необходимо проводить измерения на нескольких галсах, что затягивает обработку данных и процесс обнаружения и распознавания объектов.

Интерферометрический метод позволяет за один проход в широкой полосе обзора получить информацию о глубине каждой точки рельефа. Существо указанного метода заключается в следующем. Профиль глубин определяется по углу, под которым виден элемент разрешения из точки наблюдения. Этот угол измеряется по разности фаз сигналов (разности хода лучей), принятых двумя антеннами, расположенными одна над другой.

Геометрия системы приведена на рис. 6.

При таком расположении антенн угол, под которым наблюдается точка, определяется по величине базы D, длине волны сигнала X и разности хода лучей Л (разности фаз) от точки до каждой из антенн. Если разность хода лучей выразить через длину волны, то искомый угол можно вычислить через количество длин волн (целых и остатка), укладывающихся в разности хода лучей, а эту разность можно выразить через размер базы между антеннами. Глубина элемента разрешения относительно уровня отсчета, выраженная через параметры геометрии системы, равна

#=£, cosfl; Jf=I,s¡n<9; (1)

Разность фаз (фазовая функция) принятых сигналов равна

Ф= -cos(a-O) = к А, (2)

в - arccosf — I;

Л A J

где А = L¡ - ¿2 - разность хода лучей; #0 - глубина в точке первого вступления, «под собой», при задержке, соответствующей минимальному расстоянию от приемной антенны до дна. Глубина Н„ обычно определяется по яркостным данным. (В.М.Разманов, А.П.Кривцов, и др., 2006; Ка Мин Хо, Сажнева А.Э., и др., 2001).

Подраздел 2.4.1 посвящен методике построения изображений (карт) с

линиями равных глубин по данным батиметрического и амплитудного каналов ГБО.

В настоящее время не известно прямых измерителей разности фаз, превышающих 2 л. При достижении этой величины измеритель сбрасывается на ноль и отсчет разности фаз начинается с нуля, что ведет к неоднозначности отсчета. Для ее устранения применяются специальные средства, например, дополнительные антенны, работа на нескольких частотах и др. Кроме того, обработка сигнала в интерферометре в реальном времени требует мощных вычислительных средств. Даже в режиме постобработки требования к вычислительным средствам весьма высоки. Все это увеличивает время между сканированием и получением результата, достаточного для принятия решения о дальнейшем продолжении сканирования.

В работе предложена методика построения батиметрических карт сканируемой поверхности на основе совместного использования небольшой части данных батиметрического канала ГБО и данных амплитудного канала,

которая основана на указанном поведении измерителя в окрестности точек, где фазовая функция равна 2яп (n=0,l,2...N). Сначала определяется приращение фазовой функции от импульса к импульсу, затем с помощью порога выделяются приращения максимальной величины. Они соответствуют значению фазовой функции в окрестностях точек, равных 2кп (n=0,l,2...N). Эти точки имеют одинаковую разность фаз, а соответствующие им точки рельефа - одинаковую глубину. Выделенные наборы точек аппроксимируются линиями, которые накладываются на изображение, сформированное по данным амплитудного канала ГБО. Результирующее изображение представляет собой карту района с линиями равных глубин. Рис.7(а,б1,б2) иллюстрируют предложенный метод. Для лучшего восприятия на рис.7(б1,б2) вместо фазовой функции и ее приращения представлена их линейная аппроксимация. Как видно из рисунков, закономерность изменения фазы похожа на пилу с шагом 2 я (рис.761). Приращение фазовой функции в точках, где фаза равна 2кп (n=0,l,2...N), по абсолютной величине максимально, а его знак, исходя из геометрии визирования (рис.6), показывает, уменьшается (плюс) или увеличивается (минус) глубина (рис.762). Листинг программы приведен в (Сажнева А.Э., 2005). Указанные линии характеризуют форму и профиль глубин, а расстояние между линиями -крутизну склона. Полученная карта может быть представлена в цвете аналогично географической карте, на которой отмечены линии равных высот. Оператор по плотности и искривлениям указанных линий может выявить особенности рельефа и области, где могут находиться объекты поиска. Лучшему выявлению объектов будет способствовать переменный порог, что позволяет выбранный участок рельефа проанализировать по глубинам внутри интервала, равного 2 я. Если размер объекта заметно превышает длину волны зондирующего импульса, линии равных глубин могут отобразить образ объекта даже при отсутствии контраста с фоном. Предложенный способ позволяет существенно сократить объем вычислительных операций и уже на промежуточном этапе обработки выделить участки для более детального обследования. Все это может сократить время при поисково-спасательных операциях. При детальном изучении выделенных участков существенную помощь может оказать 3D-представление объектов (Сажнева А.Э., 2005).

Свал глубин с каньонами

г Ш

,1а И I л . . . к I.. л. 1 . . III

Г1

А дальность 3

Рис.7. Иллюстрация методики построения карт с линиями равных глубин: а - исходная фазограмма, б - обработка фазограммы по предложенному алгоритму (осциллограммы по строке АВ, линейная аппроксимация фазовой функции и ее приращения), где 61 - изменение фазы вдоль строки от А к В, 62 - приращение разности фаз от импульса к импульсу вдоль строки, СС - уровень порога, в - изображение донной поверхности (амплитудный канал) с линиями равных глубин. Исходные данные получены ГБО АГКПС-300 ИРЭ РАН во время экспедиции в Черном море (г. Геленжик). Облучение дна производилось в сторону резкого свала глубин с каньонами, которые отображаются на фазограмме в виде изрезанности.

Подраздел 2.4.2 посвящен ЗО-представлению объектов с помощью данных интерферометрических ГБО.

Существенной особенностью ЗО-представления объектов является возможность по желанию оператора рассматривать объект под разными ракурсами, вращая объект вокруг нескольких осей и перемещая его вдоль них. Так как интерферометрические ГБО дают трехмерную и достаточно полную информацию об объектах, использование этой информации позволяет синтезировать ЗО-изображснис рельефа дна и объектов на нем и с помощью такого изображения лучше представлять обследуемый район. Для оценки эффективности синтеза ЗО-представления рельефа дна по данным интерферометрического ГБО использовался макет в составе: персонального компьютера, монитора и принтера, программных пакетов AutoCAD, 3DStudioMAX и специально написанной на языке С++ программы преобразования формата данных батиметрического канала в формат данных AutoCAD. Блок-схема макета приведена в приложении 1. В качестве исходной информации использованы данные, полученные ГБО «Кедр» ИРЭ РАН во время одной из экспедиций. По данным амплитудного и батиметрического каналов с помощью программного пакета AutoCAD строился трехмерный каркас модели рельефа участка дна, а с помощью программного пакета 3DStudioMAX по данным амплитудного канала на каркас «одевалось» амплитудное (интенсивность) изображение. Изменение ракурса синтезированного изображения обеспечивалось пакетом AutoCAD. Примеры ЗО-представления рельефа участков дна устья одной из рек Гвинеи приведены на рис.8,9, которые иллюстрируют возможности такого представления.

Учитывая, что ЗО-представленис объектов при всех его достоинствах является аналогом аксанометрического чертежа, хорошим дополнением к такому представлению будет являться синтез стереоизображений объектов. Это даст возможность оператору не рассматривать модель объекта, а видеть в объемном виде реальный объект, что в ряде случаев может способствовать как обнаружению слабо различимых на донном фоне объектов, так и узнаванию их. Кроме того, синтез стереопар позволяет фиксировать объект в объемном виде на твердом носителе (бумаге, пленке и на других подобных носителях).

Рис.8 Изображение одного из участков дна вблизи устья одной из рек Гвинеи, полученное с помощью интерферометрического ГБО «Кедр» ИРЭ РАН: а - фазограмма, б - яркостное изображение.

Рис.9 ЗО-представление рельефа, синтезированное по предложенной методике (исходное изображение на рис. 8): а, б - различные ракурсы рассмотрения.

Раздел 2.5 посвящен объемному (стерео) представлению гидролокационных изображений с использованием анаглифа и стереопары.

Учитывая, что на «плоских» изображениях особенно при наличии маскирующих элементов и помех выявление и распознавание объектов затруднено, в различных областях используются стереоизображения (аэрофотосъемка, микроскопия и др.). Использование подобных изображений в гидроакустике позволяют оператору видеть реальную расстановку объектов в перспективе. Это может существенно облегчить обнаружение и распознавание даже таких объектов, которые оператор на «плоской» картинке не замечает, исключаются также ошибки, связанные с восприятием бликов и участков рельефа с разной интенсивностью отражения в качестве трехмерных объектов.

Получить трехмерное отображение с использованием способа цветных анаглифов сравнительно легко, поэтому способ достаточно широко распространился. Автором применена одноракурсная система и способ цветных анаглифов. Методика основана на синтезе акустической стереопары по данным ГБО и использовании дополнительной информации, которая позволяет рассчитать параллакс в соответствии с моделью зрительного восприятия объекта (Катыс Г.П., 1975; Мамчев Г.В., 1982). Дополнительную информацию можно получить, определяя высоту объекта по величине акустической тени (раздел 2.2.), либо по эхолотному профилю вдоль маршрута движения судна, или по данным интерферометра, либо многолучевого эхолота. В работе в качестве дополнительной информации для расчета параллакса использованы акустическая тень, эхолотный профиль и данные интерферометра. В соответствии с вычисленным параллаксом с помощью соответствующей программы из исходного изображения формировались два снимка, каждый из которых предназначен для соответствующего глаза оператора (Мамчев Г.В., 1982). Снимок для левого глаза окрашивался в красный, для правого - в зеленый цвет. Полученные таким способом изображения совмещались, образуя анаглиф. Для использования стереоскопа изображения не окрашивались, а раздвигались на величину, равную расстоянию между осями стереоскопа. На рис.10 приведены примеры анаглифных изображений. Листинги программ компьютерной обработки приведены в (Сычев В.А., Сажнева А.Э., 2006).

Рис.10 Анаглифные изображения: а - изображение участка дна Саяно-Шушенской ГЭС, полученное с помощью гидролокатора «Мезоскан» и эхолотных промеров, б - изображение одного из участков дна устья одной из рек Гвинеи, полученное по данным интерферометрического ГБО «Кедр» ИРЭ РАН.

Глава 3 посвящена оснащению ГБО «Мезоскан» дополнительным каналом регистрации сигнала с увеличенными возможностями обнаружения и различения малоконтрастных объектов (фоновый контраст порядка единиц децибел).

ГБО «Мезоскан» разрабатывался в период, когда выпускаемая промышленностью элементная база не позволяла создать приемный тракт, аналого-цифровой преобразователь и интерфейс с параметрами, обеспечивающими регистрацию в цифровом виде и отображение принятого сигнала во всем диапазоне его значений без потери части информации.

Приемный тракт состоит из предварительного и основного усилителей, цифрового блока с АЦП и программным обеспечением «ЯАЗТЯ», схемы ВАРУ и АРУ. Сигнал с выхода предварительного усилителя фильтруется полосовым фильтром и поступает на вход основного усилителя, коэффициент усиления которого меняется с помощью схемы ВАРУ для компенсации потери интенсивности сигнала из-за поглощения водной толщей и расхождения луча из-за сферичности распространения звуковой волны и схемой АРУ для поддержания на выходе усилителя заданного уровня сигнала. Параметры регулирования схемы ВАРУ устанавливаются оператором. Он также может отключать схему АРУ и дополнительно менять коэффициент усиления усилителя. С выхода основного усилителя сигнал после детектирования линейным детектором поступает в блок «ИАВТЯ», где оцифровывается и предварительно обрабатывается в соответствии с программой работы гидролокатора. Результирующий сигнал поступает на вход компьютера для регистрации, анализа и последующей обработки. Предварительный усилитель позволяет уверенно регистрировать на его выходе входной сигнал величиной 1мкВ и усиливает без ограничения сверху и искажений входной сигнал величиной 0,5В, что соответствует динамическому диапазону входных сигналов (114дБ или 5 105 раз).

АЦП блока «ЯАЗТЯ» имеет шаг квантования 19мВ, 256 уровней квантования (48дБ) и может обрабатывать входной сигнал величиной до 5В.

Блок-схема приемного тракта с дополнительным каналом (выделено пунктиром), уровнями сигнала в характерных точках и коэффициентами усиления усилителей приведена на рис. 11.

ивх=1мкВ-0.5 мВ Дополнительный канал

ПУ ПФ

К-10 > л_/ /1/ ЛУ

у,

Деятель

1/2.5

ЗП

ПК

ивх=4мкВ-2В

и=10мкВ - 5В

Антенна

ВАРУ

ОУ

К=1-1000 &

лд

АРУ

Блок КАЗТЯ с АЦП

1 г

ПК

ишт=10мкВ-10мВ итах=5В

- Оператор —

Рис.11 Приемный тракт ГБО «Мезоскан» с дополнительным каналом: ПУ -предварительный усилитель, ПФ - полосовой фильтр, ОУ - основной регулируемый усилитель, ВАРУ - система временного автоматического регулирования усиления, АРУ - система автоматического регулирования усиления, ЛД - линейный детектор, ЗП - звуковая плата, А - точка подключения дополнительного канала, ПК - персональный компьютер с жестким диском большой емкости.

Как видно из блок-схемы, АЦП начинает обработку сигнала с уровня, почти в 2 раза большего уровня минимального сигнала, и соответственно не может обеспечить различение сигналов, отличающихся друг от друга меньше, чем на 19мВ. Кроме того, АЦП ограничивает сигналы или «снизу», или «сверху», если их динамический диапазон превышает 48дБ. Схема ВАРУ, изменяя коэффициент усиления усилителя, не меняет соотношения сигналов, отраженных от объектов, находящихся на одинаковом расстоянии от ГБО. Если это соотношение превысит 256 или 48дБ (динамический диапазон АЦП), то либо теряются «слабые» сигналы (большой шаг квантования), либо «сильные» (мала разрядность). Аналогично теряются сигналы при работе схемы АРУ, если длительность сигналов меньше постоянной времени регулирования. Если длительность сигналов больше постоянной времени регулирования, то АРУ уменьшает указанное соотношение на выходе усилителя по отношению к его входу (сжатие динамического диапазона сигналов), при этом АЦП теряет «слабые» сигналы и небольшие перепады из-за большого шага квантования.

Другими словами из-за большого шага квантования и ограниченного динамического диапазона АЦП блока «КА5ТЯ» 1) если объекты находятся на предельной дальности или имеют очень низкую отражающую способность 2) либо находятся рядом и имеют небольшое различие в отражательной способности, то в первом случае объекты теряются, во втором - регистрируются как один объект. Если рядом находятся объекты с низкой и высокой отражающей способностью, возможна потеря или «слабого» объекта, или структуры «сильного». Поэтому в ряде случаев приходится совершать повторные проходы судна с другими параметрами регулирования усилителя в ГБО для регистрации «потерянных» объектов.

Очевидно, что увеличение разрядности АЦП и уменьшение шага квантования улучшит возможности ГБО по обнаружению «слабых» объектов и различению объектов с небольшим контрастом по отношению друг к другу или к фону.

В связи с тем, что предварительный усилитель усиливает все входные сигналы без амплитудного ограничения и физически отделен от основного усилителя, имеется возможность подключить дополнительный канал к точке А (см. блок-схему). Для этой цели хорошим решением является использование звуковой цифровой платы (карты), предназначенной для работы в составе компьютера по следующим причинам: 1) такие платы имеют встроенный АЦП и предназначены для оцифровки, обработки и последующего воспроизведения звуковых сигналов (речь, музыка, природные звуки) практически без искажений, что обеспечивается небольшим шагом квантования (доли микровольт), большим динамическим диапазоном (больше ЮОдБ), высокой частотой дискретизации (свыше ЮОкГц) и полосой пропускания более 20кГц, 2) доступны.

Определим требования к величине шага квантования и динамического диапазона (разрядности) платы. Как видно из блок-схемы, минимальный сигнал на выходе предварительного усилителя составляет ЮмкВ, максимальный - 5В. Для того чтобы оцифровка заметно не ухудшала возможности ГБО по обнаружению и различению «слабых» сигналов, необходимо, чтобы ошибка квантования составляла небольшую долю от минимального сигнала.

Относительная ошибка квантования вычисляется по формуле

1 - R - 1

Д =-==, относительный шаг квантования - о — ——, соответственно доля

2"Vl2 2

ошибки в шаге квантования составляет 0,29. Считая приемлемой ошибку

квантования не более 10% от минимального сигнала, получим шаг квантования

равным 3,4мкВ, количество уровней квантования--——=1,47'Юб, что может

3,4мкВ

быть обеспечено 21-разрядным АЦП.

Для работы в составе ГБО выбрана звуковая плата ESI Jule@, которая имеет следующие параметры: входной сигнал от 4мкВ до 2В, разрядность - 24, шаг квантования - 0,12мкВ, при этом для оцифровки минимального сигнала величиной 4мкВ в плате используется 33 отсчета. Ограничений по нижнему уровню сигнала нет. При воспроизведении сигналов величиной менее 4мкв ухудшается лишь точность восстановления аналогового сигнала на выходе платы. Это не существенно, т.к. для ГБО достаточно 3-4 уровней отсчета. Как было отмечено выше, ошибка квантования при этом будет менее 10%. Использование указанной платы позволяет за один проход без потери данных регистрировать сигналы на цифровой носитель и, применяя на этапе постобработки цифровые методы оптимизации, выделять сигналы с меньшим отношением сигнал/шум, чем возможно штатными средствами ГБО. В работе этот вопрос не рассматривался. Плата позволяет осуществлять оцифровку сигнала на несущей (без детектирования), т.к. частота дискретизации платы (192кГц) более чем в 2 раза больше несущей частоты зондирующего импульса (88кГц). Выделение огибающей сигнала осуществляется в компьютере программным методом. Проверка работоспособности предложенного варианта оснащения ГБО (макет, см. блок-схему) проводилась в Голубой бухте, г.Геленджик. Для подключения платы использовался делитель, уменьшающий выходной сигнал предварительного усилителя в 2,5 раза, т.к. максимальный сигнал на выходе усилителя составляет 5В, а максимальный входной сигнал платы - 2В. Соответственно минимальный сигнал на входе платы с ЮмкВ уменьшается до 4мкВ. Были получены снимки дна этой бухты как при работе с берега, так и с борта научно-исследовательского судна «Акванавт». Дно бухты представляет собой распределенную акустическую цель, состоящую из галечной россыпи с вкраплениями ила. Это дно использовалось в качестве тестовой

поверхности. Сигнал параллельно со штатной обработкой (блок «RASTR», 8 разрядов) обрабатывался звуковой платой ESI Juli@ (24 разряда). Работа проводилась с одного борта, т.к. макет не предусматривал работу с обоих бортов. Проверка показала, что при использовании 24-разрядной платы во всем диапазоне значений входных сигналов исключается ограничение «сильного» сигнала, в то время как в штатном канале такие ограничения присутствуют, что свидетельствует о целесообразности использования указанной платы в качестве дополнительного канала регистрации.

Учитывая, что особенности зрительного восприятия затрудняют оператору заметить незначительные изменения яркости изображения и соответственно могут приводить к пропуску объектов, в работе предложен алгоритм и разработаны специальные программы, позволяющие оператору без затруднений выделять малоконтрастные объекты и объекты с небольшим отличием яркости.

При оцифровке входного сигнала амплитуде (яркости каждого элемента разрешения объекта) соответствуют числа, старшие разряды которых характеризуют среднюю яркость объекта, если изменение яркости по всему объекту небольшие, или его участка, в пределах которого яркость существенно не меняется. Младшие разряды этих чисел характеризуют амплитудную (яркостную) структуру объекта либо его участка. Для изображения в целом младшие разряды характеризуют также объекты с малым контрастом по отношению к фону. Если 1) разделить старшие и младшие разряды и с помощью схемы «или» подавать их на регистратор отдельно, 2) либо подавать на регистратор только изменения сигнала (использовать разностный фильтр), 3) или ввести переменный порог, затем обнулять превышающие его старшие разряды и после этого выводить результат, то на регистраторе будет фиксироваться следующее: • при раздельном выводе:

о младших разрядов - малоконтрастные объекты и структуры, в т.ч. не

«проявляющиеся» при обычной регистрации; о старших разрядов - яркие объекты и участки объектов с четкими контурами;

• при использовании разностного фильтра - тонкая структура (яркостная) объектов и фона с четким фиксированием контуров. При такой обработке дополнительно предусмотрена инверсия сигнала;

• при обнулении старших разрядов, превышающих порог, - все изображение без потери объектов (нелинейная компрессия амплитуды). Это позволяет уменьшать динамический диапазон сигнала до уровня регистратора, не теряя при этом очень яркие объекты, в т.ч. те, которые не проявляются вблизи гидролокатора (засветка). Такая обработка позволяет также реализовать программным путем функции ВАРУ.

Предложенный алгоритм и программы обеспечивают также сокращение времени обработки за счет существенного снижения объема обрабатываемой информации и позволяют использовать недорогие регистраторы. Листинги программ, реализующих предложенные алгоритмы, приведены в (Сажнева А.Э., 2006). Рис.12 демонстрирует отличие в работе АЦП блока «RASTR» и платы ESI Juli@, а на рис.13,14 приведены примеры обработки сигнала по предложенным алгоритмам.

Рис.12 Осциллограммы огибающих сигнала: а - записанного с помощью звуковой платы ESI Juli@ (синий цвет), б - записанного с помощью цифрового блока «RASTR» (красный цвет).

Рис.13 Изображения, полученные по данным гидролокатора «Мезоскан», эстуария р. Кереть на Карельском побережье Белого моря: а - исходное изображение, б - (младшие разряды, сигналы с интенсивностью меньше порога) мелкие объекты и структуры, в - (старшие разряды, сигналы с интенсивностью больше порога) крупные объекты, г - разностный фильтр + инвертирование изображения - границы объектов и мелкая структура (если изменение яркости не превышает порог, то изображение окрашивается в зеленый цвет, если превышает, то в сиреневый цвет. Интенсивность цвета пропорциональна разности сигналов).

В Заключении сформулированы основные результаты диссертационной работы, приведен список научных трудов, на которые ссылается автор, а в Приложениях 1-8 - пакеты компьютерных программ для обработки акустических изображений.

Рис.14 Изображения, полученные с помощью гидролокатора «Мезоскан» при обследовании эстуария р. Кереть на Карельском побережье Белого моря: а - изображение с засветкой (правая часть изображения), б - то же изображение с подавлением засветки (правая часть изображения).

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ ДИССЕРТАЦИИ:

1. Высокочастотные флюктуации сигнала могут быть снижены применением медианных фильтров, при этом указанное снижение пропорционально квадратному корню из размера апертуры окна медианного фильтра, а использование порога позволяет обнаружить объекты при малом отношении полезного сигнала к помехе. Использование нескольких порогов позволяет выявить структуру объектов. Выделенные с помощью этих фильтров объекты и структуры могут быть покрашены контрастными цветами или представлены в трехмерном отображении, где третья координата отражает яркость объекта, которая связана с акустическими свойствами его материала.

Это позволяет во-первых за счет окраски повысить вероятность обнаружения объектов, особенно небольших размеров, во-вторых при наличии соответствующего банка данных с акустическими свойствами материалов оценивать, например, минеральный состав грунта.

2.Амплитудное (яркостное) изображение не дает понятие о форме объекта, поэтому полезна трехмерная реконструкция объекта. Она может быть получена по длине и форме акустической тени. Реконструкция объектов по данным ГБО, полученным за один проход, позволяет создать представление о конкретном объекте, но недостаточна для выявления особенностей объекта.

3.Для получения более полной информации об объекте необходимо иметь несколько акустических изображений, полученных под разными ракурсами наблюдения. Совместное обработка таких изображений и последующая трехмерная реконструкция объекта позволяет лучше представить его форму. Такая обработка с последующим синтезом позволяет достаточно точно реконструировать отдельные объекты, но не дает возможности увидеть всю картину в объемном виде.

4.Интерферометрические ГБО позволяют за один проход получить информацию о трех координатах рельефа дна и объектов на нем в широкой полосе обзора, однако требуют мощных вычислительных устройств и значительного времени обработки, что иногда, особенно при поисково-спасательных операциях, крайне нежелательно. В таких ситуациях существенную помощь может оказать амплитудное (яркостное) изображение дна с линиями равных глубин (карты), которые за счет использования небольшой части информации батиметрического канала можно оперативно сформировать на предварительном этапе обработки. По поведению указанных линий возможно не только определить участки дна для дальнейших поисков, но и при определенных условиях выявить объекты, не имеющие контраста к фону, что может заметно сократить время обследования. После полной обработки данных ГБО большую помощь может оказать ЗБ-изображение участков дна, синтезированное по данным амплитудного и батиметрического каналов. Такое изображение за счет изменения ракурса позволяет лучше представить

исследуемый участок и увеличить вероятность обнаружения и идентификации объектов.

5.Анаглифные изображения или стереопары позволяют более наглядно представить трехмерную картину целого района и отличить объемные детали рельефа от плоских с разной интенсивностью обратного рассеяния или от бликов донной поверхности, особенно на крутых склонах. Синтез анаглифных изображений может быть осуществлен на основе яркостного (амплитудного) изображения, полученного по данным ГБО, и дополнительной информацию о рельефе, полученной по длине акустической тени, эхолотным промерам или по данным батиметрического канала ГБО, либо многолучевого эхолота.

6.При оснащении ГБО «Мезоскан», имеющего 8-разрядный АЦП, дополнительным 24-разрядным каналом возможно обеспечить обнаружение и исследование малоконтрастных объектов и их структуры, не различимых штатным АЦП. Применение при обработке сигнала этого канала дополнительных программных средств позволяет исключить потерю как «ярких», так и малоконтрастных объектов и структур, а также использовать в качестве регистратора обычные принтеры. Такое оснащение позволяет за один проход регистрировать на цифровой носитель все сигналы во всем диапазоне их значений. Указанные программные средства могут быть также использованы при обработке данных других ГБО.

Совокупность предложенных решений рекомендуется для извлечения информации об объектах, не проявляющихся достаточно четко на акустических изображениях, а также (при использовании трехмерного и объемного представления) для распознавания оператором объектов, имеющих сложную структуру.

Автор выражает благодарность специалистам Лаборатории гидролокации дна Института океанологии им.П.П.Ширшова Российской Академии Наук, кафедры Радиотехнических приборов (РТП) Московского энергетического института (технического университета) за ценные советы, содействие и помощь при выполнении работы.

СПИСОК ОПУБЛИКОВАННЫХ РАБОТ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ:

1. Сизов В.Т., Жутяева Т.С., Сечкин В.Л., Сажнева А.Э. Алгоритмы и устройства аналого-цифровой обработки телевизионных и радиосигналов // Отчет о НИР № 01980009876. М.:МЭИ.

2. Сажнева А.Э. Анализ сигнала, отраженного от подстилающей поверхности для интерферометрической системы с «жесткой» базой // Радиоэлектроника, электротехника и энергетика: Тр. 7-го симпоз. Москва, 2001. Т.2. С. 129-130.

3. Sazhneva А.Е., Baskakov A.I. Choice of the optimal view angle of the «fixed-based» interferometric SAR //Proc. of International Sympos. on Satellite Communications and Remote Sensing. Yantai, 1999. V.l. P.26-29.

4. Ka Мин Xo, Сажнева А.Э., Баскаков А.И. Выбор угла визирования для интерферометрической системы с «жесткой» базой //Исследование Земли из космоса. 2001. №1. С. 40-45.

5. Сычев В.А., Сажнева А.Э. Акустические стереоизображения поверхности дна // Развитие подводной деятельности в СССР и России: Тр. симпоз. Москва, 2004. С. 174-176.

6. Сычев В.А., Сажнева А.Э. Акустические стереоизображения поверхности дна // Океанология. 2006. Т.46. № 5. С.795-798.

7. Сажнева А.Э. Применение медианных фильтров в акустических изображениях поверхности дна // Современные методы и средства океанологических исследований: Тр. 9-го симпоз. Москва, 2005. С. 28-32.

8. Сажнева А.Э. Восстановление формы объектов на дне океана по длине акустической тени // Современные методы и средства океанологических исследований: Тр. 9-го симпоз. Москва, 2005. С. 25-28.

9. Сажнева А.Э Быстрый способ разворачивания фазы в интерферометрических гидролокаторах бокового обзора // Современные методы и средства океанологических исследований: Тр. 9-го симпоз. Москва, 2005. С.32-36.

10. Сажнева А.Э., Бушуев К.Л. Томографический способ реконструкции объектов при облучении их под разными ракурсами // Современные методы и средства океанологических исследований: Тр. 9-го симпоз. Москва, 2005. С. 37-41.

11. Сажнева А.Э., Бушуев К.Л. Повышение контрастности изображений гидролокатора бокового обзора // Современные методы и средства океанологических исследований: Тр. 9-го симпоз. Москва, 2005. С. .36-37.

12. Сажнева А.Э. Применение 24-х разрядного квантования изображений в гидролокаторах бокового обзора // Радиоэлектроника, электротехника и энергетика: Тр. 12-го симпоз. Москва, 2006. Т.2. С. 139-140.

13. Сажнева А.Э. Методика борьбы с флюктуационными помехами при обработке гидролокационной информации // Проблемы метрологии гидрофизических измерений ПМГИ-2006: Тр. симпоз. Москва, 2006. С.45-51.

14. Сажнева А.Э. Снижение флюктуационных помех на акустических изображениях гидролокаторов бокового обзора с помощью медианных фильтров // Радиотехнические тетради. М: МЭИ, 2006. Т.2 С.24-27.

15. Сажнева А.Э. Две методики формирования изображений дна водоемов по данным интерферометрического гидролокатора бокового обзора // Прикладные технологии гидроакустики и гидрофизики: Тр. симпоз. Санкт-Петербург, 2008. С.108-111.

16. Сажнева А.Э. Методика формирования ЗО-изображений дна водоемов по данным интерферометрического гидролокатора // Океанология. 2008. Т.48. № 12. С. 27-31.

Приложение 1.

ЗВ-предсгавление объекта, сформированное на основе данных шггерферометрического ГБО «Кедр» 1ГРЭ РАН.

Блок-схема макета.

Формат 60 х 90 Vi6 Тираж 100 экз. Объем 2,3 п.л. Заказ 2059

Отпечатано с готовых оригинал-макетов в типографии Издательского Дома МИСиС, 117419, Москва, ул. Орджоникидзе, 8/9 Тел.: 954-1922

Содержание диссертации, кандидата технических наук, Сажнева, Александра Эдуардовна

ВВЕДЕНИЕ

ОГЛАВЛЕНИЕ

ГЛАВА 1. СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ ГИДРОЛОКАЦИОННЫХ ДАННЫХ, НЕКОТОРЫЕ ОТЕЧЕСТВЕННЫЕ ГИДРОЛОКАЦИОННЫЕ СРЕДСТВА, ИХ ПАРАМЕТРЫ И ХАРАКТЕРИСТИКИ

1.1.Задачи, решаемые гидролокаторами бокового обзора и интерферометрами

1.2.Методы обработки и фиксации (регистрации) гидролокационной информации

1.3.Некоторые отечественные гидролокаторы бокового обзора и интерферометры, их параметры и характеристики

1.4.Вывод ы

ГЛАВА 2. МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ АКУСТИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ, ПОВЫШАЮЩИЕ ИХ КАЧЕСТВО И ВЫЯВЛЯЮЩИЕ ДОПОЛНИТЕЛЬНУЮ ИНФОРМАЦИЮ, СОДЕРЖАЩУЮСЯ В ИЗОБРАЖЕНИЯХ

2.1.Применение медианных фильтров при обработке акустических, изображений42 •

2.2.Трехмерная реконструкция объектов по длине акустической тени на изображении

2.3.Томографический способ реконструкции объектов по нескольким акустическим изображениям.

2.4.Получение трехмерной информации о рельефе методом интерферометрии

2.4.1.Построение изображений (карт) с линиями равных глубин.

2.4.2. ЗБ-представление объектов

2.5.Объемное (стерео) представление гидролокационных изображений с использованием анаглифа и стереопары

ГЛАВА 3.ОСНАЩЕНИЕ ГИДРОЛОКАТОРА БОКОВОГО ОБЗОРА «МЕЗОСКАН» ДОПОЛНИТЕЛЬНЫМ КАНАЛОМ РЕГИСТРАЦИИ СИГНАЛА С УВЕЛИЧЕННЫМИ ВОЗМОЖНОСТЯМИ ОБНАРУЖЕНИЯ И РАЗЛИЧЕНИЯ МАЛОКОНТРАСТНЫХ

ОБЪЕКТОВ

Введение Диссертация по наукам о земле, на тему "Разработка методов повышения качества и выявления скрытой информации изображений, формируемых на основе данных гидролокационных средств"

Наиболее информативными из них являются гидролокаторы бокового обзора (ГБО), особенно интерферометрические. Полученные с их помощью акустические изображения содержат большое количество информации о состоянии донной поверхности.

Но не всегда оператор может увидеть структуру и особенности дна, обнаружить и распознать объекты из-за наличия помех, флюктуации самого сигнала, слабой контрастности объектов и особенностей зрительного восприятия изображения человеком, а также из-за других факторов, маскирующих часть полезной информации.

Несмотря на множество методов обработки информации и формирования на ее основе изображений создать универсальные эффективно работающие методы вторичной обработки информации для всех случаев не представляется возможным. Поэтому задача разработки методов вторичной обработки данных, позволяющих выявить указанную информацию, является актуальной.

Основные положения диссертационной работы, выносимые на защиту:

Технология (методики) и программные средства обработки данных гидролокационных средств, обеспечивающие:

2. Трехмерную реконструкцию искусственных объектов за счет использования длины акустической тени для определения третьей координаты (высоты) контура объекта за один или несколько точно скоординированных с объектами галсов под разными углами к ним (томография).

Научная новизна диссертационной работы.

По п.1 основных положений, выносимых на защиту, предложен эффективный алгоритм выделения объекта, замаскированного помехами, и его структуры.

По п.2 - предложен алгоритм определения по длине акустической тени третьей координаты объекта и его синтеза в трехмерном виде на основе обработки одного или нескольких снимков, полученных под разными ракурсами.

По п.З - предложено использовать особенность поведения фазовой функции на выходе измерителя фазы батиметрического канала интерферометрических ГБО в точках перехода фазы через 2пп (n=0,l,2.N) для построения на изображении амплитудного канала линий равных глубин с целью выявления объектов, не имеющих контраста к фону, а также за счет совместного использования данных батиметрического и амплитудного каналов предложен синтез 3D-изображений объектов с помощью стандартных программных пакетов AutoCad, 3DStudioMax и специальной программы согласования форматов данных этих пакетов и ГБО.

По п.4 - для расчета параллакса при формировании стереопар из «плоских» изображений ГБО предложено использовать длину акустической тени, данные эхолота или батиметрического канала ГБО.

По п. 5 - предложены алгоритмы и программы обработки, позволяющие выделять из всего объема выходной информации ГБО только те объекты, которые интересуют оператора, в т.ч. малоконтрастные объекты и структуры, и отображать их штатными средствами за счет существенного уменьшения количества уровней цветовой палитры (оттенки серого цвета).

Практическая ценность. Результаты диссертационной работы могут использоваться для:

2. Реконструкции отдельных объектов.

3. Создания при площадной съемке с помощью интерферометрических ГБО топологических карт поверхности дна, над которым проходит судно, и синтеза ЗО-изображсний выбранного участка под любым ракурсом.

4. Создания объемной (стерео) картины рельефа дна и объектов на нем.

Методики и алгоритмы по пп.1,2,4,5 использованы в качестве дополнительного оснащения ГБО «Мезоскан», в том числе при наличии данных эхолотных промеров возможен синтез качественных стереопар.

Результаты диссертационной работы получены при частичной поддержке подпрограммы Федеральной целевой программы «Мировой океан» п. 14 (2004-2005), Межвузовской научно-технической программы «Фундаментальные физико-математические и прикладные исследования в области критических технологий», направление «Технология формирования и обработки сигнала и сигнальных полей в информационных-телекоммуникационных системах» по теме № 1128980/С 728 (1998-2000).

Личный вклад автора. Все результаты диссертационной работы получены автором лично. Автор разработал методики и алгоритмы обработки и представления данных ГБО и осуществил их проверку на фактическом материале. Автор также предложил методики и программные средства обработки и представления изображений, формируемых на основе данных интерферометрических ГБО, и проверил их работоспособность при обработке данных, полученных системой «Кедр» и АГКПС-300 ИРЭ РАН. Кроме того, автор предложил и на фактическом материале проверил алгоритмы и программы обработки данных ГБО «Мезоскан», расширяющие его возможности по обнаружению и различению малоконтрастных объектов и выявлению их структуры. Во всех проведенных исследованиях вклад автора был определяющим.

Всероссийская конференция «Прикладные технологии гидроакустики и гидрофизики» (2008г.).

Структура и объем работы. Работа состоит из введения, трех глав, включающих в себя 5 разделов и два подраздела, заключения, а также списка литературы и приложений. Она содержит 102 страниц текста, 59 рисунков и 66 наименований литературы.

Заключение Диссертация по теме "Океанология", Сажнева, Александра Эдуардовна

ЗАКЛЮЧЕНИЕ.

1. Высокочастотные флюктуации сигнала могут быть снижены применением медианных фильтров, при этом указанное снижение пропорционально, квадратному корню из размера апертуры окна медианного фильтра, а использование порога позволяет обнаружить объекты при малом отношении полезного сигнала к помехе. Использование нескольких порогов позволяет выявить структуру объектов. Выделенные с помощью этих фильтров объекты и структуры могут быть покрашены контрастными цветами или представлены в трехмерном отображении, где третья координата отражает яркость объекта, которая связана с акустическими свойствами его материала. Это позволяет во-первых за счет окраски повысить вероятность обнаружения объектов, особенно небольших размеров, во-вторых при наличии соответствующего банка данных с акустическими свойствами материалов оценивать, например, минеральный состав грунта.

2. Амплитудное (яркостное) изображение не дает понятие о форме объекта, поэтому полезна трехмерная реконструкция объекта. Она может быть получена по длине и форме акустической тени. Реконструкция объектов по данным ГБО, полученным за один проход, позволяет создать представление о конкретном объекте, но недостаточна для выявления особенностей объекта.

3. Для получения более полной информации об объекте необходимо иметь несколько акустических изображений, полученных под разными ракурсами наблюдения. Совместное обработка таких изображений и последующая трехмерная реконструкция объекта позволяет лучше представить его форму. Такая обработка с последующим синтезом позволяет достаточно точно реконструировать отдельные объекты, но не дает возможности увидеть всю картину в объемном виде.

4. Интерферометрические ГБО позволяют за один проход получить информацию о трех координатах рельефа дна и объектов на нем в широкой полосе обзора, однако требуют мощных вычислительных устройств и значительного времени обработки, что иногда, особенно при поисково-спасательных операциях, крайне нежелательно. В таких ситуациях существенную помощь может оказать амплитудное (яркостное) изображение дна с линиями равных глубин (карты), которые за счет использования небольшой части информации батиметрического канала можно оперативно сформировать на предварительном этапе обработки. По поведению указанных линий возможно не только определить участки дна для дальнейших поисков, но и при определенных условиях выявить объекты, не имеющие контраста к фону, что может заметно сократить время обследования. После полной обработки данных ГБО большую помощь может оказать 3 О-изображение участков дна, синтезированное по данным амплитудного и батиметрического каналов. Такое изображение за счет изменения ракурса позволяет лучше представить исследуемый участок и увеличить вероятность обнаружения и идентификации объектов.

5. Анаглифные изображения или стереопары позволяют более наглядно представить трехмерную картину целого района и отличить объемные^ детали рельефа от плоских с разной интенсивностью обратного рассеяния или от бликов донной поверхности, особенно на крутых склонах. Синтез анаглифных изображений может быть осуществлен на основе яркостного г" амплитудного) изображения, полученного по данным ГБО, и дополнительной информацию о рельефе, полученной по длине акустической тени, эхолотным промерам или по данным батиметрического канала ГБО, либо многолучевого эхолота.

6. При оснащении ГБО «Мезоскан», имеющего 8-разрядный АЦП, дополнительным 24-разрядным каналом возможно обеспечить обнаружение и исследование малоконтрастных объектов и их структуры, не различимых штатным АЦП. Применение при обработке сигнала этого канала дополнительных программных средств позволяет исключить потерю как «ярких», так и малоконтрастных объектов и структур, а также использовать в качестве регистратора обычные принтеры. Такое оснащение позволяет за один проход регистрировать на цифровой носитель все сигналы во всем диапазоне их значений. Указанные программные средства могут быть также использованы при обработке данных других ГБО.

Автор выражает благодарность специалистам Лаборатории гидролокации дна Института океанологии им.П.П.Ширшова Российской Академии Наук, кафедры Радиотехнический приборов (РТП) Московского энергетического института (технического университета) за ценные советы, содействие и помощь при выполнении работы.

Библиография Диссертация по наукам о земле, кандидата технических наук, Сажнева, Александра Эдуардовна, Москва

1. Акустика океана /Под ред. JI. М. Бреховских. М.гНаука, 1974. 692 с.

2. Баскавов А.И., Терехов В.А., Морозов К.И., Сажнева А.Э., Бриг Д.В Исследование и разработка принципов построения радиотехнических комплексов для прецизионного восстановления рельефа поверхности // Отчет о НИР № 01980009875. М.:МЭИ, 1998, С.45-67.

3. Белявцев В.Г., Воскобошиков Ю.Г. Локальные адаптивные алгоритмы фильтрации цифровых изображений // Научный вестник НГТУ. 1997. №3. С.46-51.

4. Будак В.П. Визуализация распределения яркости в трехмерных сценах наблюдения. М.: МЭИ, 2000, 46с.

5. Бурое В.А., Рычагов М.Н, Дифракционная томография как обратная задача рассеяния. Интерполяционный подход. Учет многократного рассеяния // Акустический журнал. 1992. Т.38. Вып.5. С.804-854.

6. Буров В.А., Глазков A.B., Рычагов М.Н., Тагунов Е.Я. Способ реконструкции акустических неоднородностей в дифракционной фурье-томографии // Тр. 10-го симп. по дифракции и распространению волн. Винница, 1990. С. 16-19.

7. Быстрые алгоритмы цифровой обработке изображений. Преобразования и медианные фильтры /Под ред. Т.С.Хуанга. М.:Наука,1984. 324с.

8. Гидроакустическая техника исследования и освоения океана /Под ред. В.В. Богородского. Л.гГидрометеоиздание, 1984. 275с.

9. Григорьев A.A. Статистическая теория восприятия изображений в светотехнике. Обнаружение объектов наблюдателем. М.: МЭИ, 200336с.

10. Долотов С.А., Каевицер В.И., Разманов В.М, Об одной особенности съемки рельефа дна интерферометрическим гидролокатором бокового обзора//Акустический журнал. 1997.Т. 43. №4. С.559-562.

11. Долотов Ю.С., Коваленко В.Н., Филатов H.H. О динамике вод и взвеси в эстуарии р. Кереть (Карельское побережье Белого моря) // Океанология. 2002. Т. 42. №5. С.765-775.

12. Елизаветин И.В., Ксенофонтов Е.А. Моделирование интерференционной системы космических радиолокаторов с синтезированной апертурой //Исследование Земли из космоса. 1994. № 4. С. 37-48.

13. Елизаветин И.В., Ксенофонтов Е.А, Результаты экспериментального исследования возможности прецизионного измерения рельефа поверхности Земли интерферометрическим методом по данным космического РСА //Исследование Земли из космоса. 1996. № 1. С. 75-90.

14. Житковский Ю.Ю., Лысанов Ю.П. Отражение и рассеяние звукадном океана // Акустический журнал. 1967. Т. XIII. Вып.1. С.334-339.

15. Захарова Л.Н., Захаров А. И. Сравнение некоторых современных методов разворота разности фаз в радиолокационной интерферометрии // Радиотехника и электроника. 2003. Т. 48. №10. С.1208-1213.

16. Ка Мин Хо, Сажнева А.Э., Баскаков А.И. Выбор угла визирования для интерферометрической системы с «жесткой» базой И Исследование Земли из космоса. 2001. №1. С. 40-45.

17. Катыс Т.П. Объемное и квазиобъемное представление информации. М. ¡Энергия, 1975. 367с.

18. Каевицер В.И., Кривцов А.П., Разманов В.М., Смолъяников И.В., Жуков A.B. Акустическое зондирование морского дна сигналами с линейной частотной модуляцией // Радиотехника. 2004. №1. С.42-46.

19. Лукашенко Ю.И. Радиолокаторы с синтезированной апертурой антенны. М:МЭИ, 1992. 37с.

20. Мамчев Г.В, Стереотелевизионные устройства отображения. М.: Радио и связь, 1982. 97с.

21. Наттерер Ф. Математические аспекты компьютерной томографии. М.Мир, 1990. 134с.

22. Нарышкин А.К. Компьютерные методы обработки информации. М.: МЭИ, 2005. 37с.

23. Ольшевский В.В. Статистические свойства морской реверберации. М.: Наука, 1966. 198с.

24. Прэтт У. Цифровая обработка изображений. М:Наука, 1982. Т.2. 176с.

25. Рокотов С.П., Титов М.С. Обработка гидроакустической информации на судовых ЦВМ. Л.:Судостроение, 1979. 191с.

26. Сажнева А.Э. Восстановление формы объектов на дне океана по длине акустической тени //Современные методы и средства океанологических исследований: Тр. 9-го симпоз. Москва, 2005. С. 25-28.

27. Сажнева А.Э. Быстрый способ разворачивания фазы в интерферометрических гидролокаторах бокового обзора // Современные методы и средства океанологических исследований: Тр. 9-го симпоз. Москва, 2005. С.32-36.

28. Сажнева А.Э., Бушуев K.JI. Томографический способ реконструкции объектов при облучении их под разными ракурсами // Современные методы и средства океанологических исследований: Тр. 9-го симпоз. Москва, 2005. С. 37-41.

29. Сажнева А. Э. Две методики формирования изображений дна водоемов по данным интерферометрического гидролокатора бокового обзора // Прикладные технологии гидроакустики и гидрофизики: Тр. симпоз. Санкт-Петербург, 2008. С. 108-111.

30. Сажнева А.Э. Методика формирования ЗО-изображений дна водоемов по данным интерферометрического гидролокатора // Океанология. 2008. Т.48. № 12. С. 27-31.

31. Справочник по гидроакустике. Л.:Судостроение,1988. 548с.

32. Сычев В.А. Использование метода гидролокации бокового обзора для визуализации в водной среде // Приповерхностный слой океана: Физические процессы и дистанционное зондирование: Тр. симпоз. Нижний Новгород: ИПФ, 2005. Т.2. С. 12-15.

33. Сычев В.А., Сажнева А.Э. Акустические стереоизображения поверхности дна // Развитие подводной деятельности в СССР и России: Тр. симпоз. Москва, 2004. С. 174-176.

34. Сычев В.А., Сажнева А.Э. Акустические стереоизображения поверхности дна // Океанология. 2006. Т.46. № 5. С.795-798.

35. Яковлев А.Н., Каблов Г.П. Гидролокаторы ближнего действия. Л.Судостроения, 1983. 253с.

36. Add depth to your Side Scan Survey // Paper of BENTHOS C3D SONAR IMAGING SYSTEM. USA:Geophysics, 2004. 56c.

37. Baskakov A.I., Sazhneva A.E. Choice of the optimal view angle of the «fixed-based» interferometric SAR // Proc. of International Sympos. on Satellite Communications and Remote Sensing. Yantai, 1999. V.l. P.26-29.

38. Belcher E.O., Gallagher D.G., Barone J.R., Honaker R.E. Acoustic lenscamera and underwater display combine to provide ef .cient and effective hull and berth inspections // Oceans' 03 :Proc. San Diego, 2003. P.1345-1351.

39. Chandran F., El gar S. and Nguyen A. Detection of mines in acoustic images using higher order spectral features// Journals of IEEE Oceanic Engineering. 2002. V.27. №. 3. P. 610-618.

40. Chatillon J.A., Adams A.E., Lawlor M.A., Zakharia M.E. SAMI: A Low-Frequency Prototype for Mapping and Imaging of the Seabed by Means of Synthetic Aperture // Journal of IEEE Oceanic Engineering. 1999. V. 24. № l.p. 4-15.

41. Coiras E., Petillot Y., Lane D. An expectation-maximization framework for the estimation of bathymetry from side-scan sonar//Underwater Acoustic Measurements: Technologies and Results: Proc. Crete, 2005. P. 1856-1858.

42. Data // Marine Geophysical Researches. 1996.V.18. P. 729-739.

43. Data management systems for digital side scan data and shallow water multibeam data // Paper of NOAA. USA, 2005. P. 17-21.

44. Denbigh P.N. Stereoscopic Visualization and Contour Mapping of the Sea Bed Using a Bathymetric Sidescan Sonar (BASS) //The radio and electronic engineer. 1983. V.53. № 7/8. P. 301-307.

45. Efros A A., Leung T K. Texture synthesis by non-parametric sampling //Journ. of IEEE International Conference on Computer Vision. Corfu,1999. P. 1033-1038.

46. Enrique Coiras, Javier Santamaría, Carlos Miravet A Segment-based Registration Technique for Visual-IR Images//Underwater Acoustic Measurements: Technologies and Results: Proc. Crete, 2005. P. 1836-1843.

47. Enrique Coiras, Yvan Petillot, Dave Lane Automatic rectification of Side Scan Sonar Image //Underwater Acoustic Measurements: Technologies and Results: Proc. Crete, 2005. P. 1876-1883.

48. Fleischer S.D., Marrs R.L., Rock S.M., Lee M.J. Improver real-time video mosaicking of the ocean floor // Oceans'95:Proc. San Diego, 1995. P. 1935-1944.

49. Graham L. C. Synthetic Interferometer Radar for Topographic Mapping// Proceedings of the IEEE. 1974. V. 62. № 6. P. 763-768.

50. Griffiths H. Interferometric Synthetic Aperture Radar // Electronics and Communication Engineering Journal. 1995. V. 7. № 6. P. 247-256.

51. Griffiths H.D., Rafik T.A., Meng Z.C., Cowan C.F., Shafeeu H.A., Anthony D.K. Interferometric synthetic aperture sonar for high resolution 3D mapping of the seabed // Proceedings of IEE Radar, Sonar and Navigation. 1997. V. 144. № 2. P.1589-1597.

52. John Wright, Ken Scott, Tien-Hsin Chao, Brian Lau Multi-Sensor Data Fusion for Seafloor Mapping // Oceans'03:Proc. San Diego, 2003. P.1295-1301.

53. Klein System 3000 Digital Side Scan Sonar //Paper of Klei Associates Inc. U.K., 2005. P.57-61.

54. Li F., Goldstein R.M. Studies of multibaseline spaceborne interferometric synthetic aperture radars // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 1990. V. 28. № 1. P. 88-97.

55. Methods: Collection and Processing of Geophysical, Sedimentary, and Hydrologic Data //Side-Scan Sonar Collection, processing and analysis. USA, 1998. P. 85-89.

56. Miller J.E., Ferguson J.S., Byrne J.S. Shallow water multibeam sonar performance, results from a modern hydrographic survey system // Oceans'95:Proc. San Diego, 1995. P. 1927-1932.

57. Mitchell N.C. Processing and analysis of simrad multi-beam sonar// Oceans'95:Proc. San Diego, 1995. P. 1912-1916.

58. Murino V. Reconstruction and segmentation of underwater acoustic images combining confidence information in MRF models // Pattern Recognition. 2001. V.34. №5. P. 981-997.

59. Paper of Sciencedirect. USA, 2005. 25 p.

60. Pinto M., Fohanno F. Interferometric transmission synthetic aperture sonar // Proceedings of The 7th International Conference on Electronic Engineering in Oceanography-Technology transfer from research to industry. 1997. V. 439, P. 113-119.

61. Stitt J.P., Gaumond R.P., Frazier J.L., Hanson F.E. Automated analysis of feeding behavior in small animals // Entomología experimental and applicata. 1996. V. 80. P. 109-112.

62. Wong H.K., Chesterman W. Bottom backscattering near grazing incidence in shallow water// Journ.Acoust. Soc. Amer. 1968. V.44. №6. P.1713-1718.

Информация о работе

Сажнева, Александра Эдуардовна
кандидата технических наук
Москва, 2008
ВАК 25.00.28

Диссертация

Разработка методов повышения качества и выявления скрытой информации изображений, формируемых на основе данных гидролокационных средств - тема диссертации по наукам о земле, скачайте бесплатно

Автореферат

Похожие работы