侧扫声纳影像之亮度均衡与间隙补遗处理.pptVIP

側掃聲納影像之亮度均衡與間隙補遺處理 致遠管理學院 電機工程學系 張逸中 2009/5/8 第11屆水下技術研討會于台灣海洋大學 研究背景 計畫：台灣西南海域新興能源-天然氣水合物資源調查與評估：多音束水深及底拖聲納調查 (地質調查所委託中央大學執行) 側掃聲納資料處理程序繁複，目前已有商業軟體，但處理品質尚有研究空間。 期待使用本計畫高品質且大量之聲納原始資料，自行研發高品質資料處理程序，以提昇國內側掃聲納研究之自主性。 Slant Range Correction under flat-bottom assumption Beam Pattern Recognition Beam-Pattern Correction assumption: average Intensity = f(θ) Ping Energy Normalizationassumption: equal energy for each ping Scan lines plotted as line segments perpendicular to the ship track Footprint Scanning Concept Image Crevices patched by the fan shape footprint consideration 結論 影像亮度均衡處理 沿航行方向假設各次聲納發射之回訊總能量應該相似，得到合理結果。 垂直航線方向假設各海床入射角之平均能量為一角度之函數，回歸修正後得到合理結果。 縫隙彌補處理 以聲納足印為運算基礎的彌補方式可完成視覺上合乎一般認知的平滑連續影像。 足印理論提供更合乎聲納原理之影像彌補依據。 * * Blind Zone Right Beneath Time Series Spatial Corrected …… …… …… …… …… …… …… 89.8 0 90 …… …… …… …… …… …… …… 0.4 …… 0.2 …… 0 Average Intensity Angle ← Port (In Degree) Starboard→ Ave. Intensity Beam Pattern Example Effect of Time Series Data after the Beam Pattern Correction Ping Energy Level Example Normalize the Ping Energy level to Moving Average Around (±20pings) Along Track Profile Mosaic Time Series ↓ (+GPS) ↓ Geographical Map Interpolation based patching Tends to smooth the highly noised background Results in unfavorable prominent patched lines! T=0 Time Series Data T→ Footprint Sonar Footprint Patching – Micro View Crevices are Patched Smoothly and Reasonably *