王 晓

江苏海洋大学海洋技术与测绘学院，江苏 连云港 222005

侧扫声呐(side scan sonar,SSS)系统，作为水下地貌图像的获取设备，因价格低廉、分辨率高等优点在海洋工程、水下目标探测和识别等领域得到了广泛的应用。而目前SSS水下目标探测和识别均依靠人工判读，效率低下且精度难以保证。据此，论文开展了侧扫声呐数据精处理及目标识别方法研究。论文的主要内容如下：

(1) 复杂海洋环境下海底线综合提取算法。针对传统侧扫声呐图像海底线跟踪方法存在的自动化程度低、精度不高和复杂海洋环境下无法实施等缺陷，提出了一种联合最后峰法、异常海底跟踪段修复法、对称性和海底地形变化渐近性原则以及卡尔曼滤波的海底线综合跟踪方法。在渤海某复杂水域开展了侧扫声呐测量和海底线跟踪试验，与单波束测深数据比较，取得了最大标准偏差为0.18 m、与测深精度一致的拖鱼高度跟踪精度。

(2) 单条带侧扫声呐图像的辐射畸变改正方法。针对受增益、底质等因素影响，单条带侧扫声呐图像存在的辐射畸变问题，研究并给出了一种联合人工增益量消除、分离距离和波束模式影响的图像辐射畸变联合改正方法。与传统方法比较，联合改正法处理后图像熵值减小、PSNR增大，图像质量提高，视觉效果改善。

(3) 联合特征与地理编码的多条带侧扫声呐图像精拼接方法。针对侧扫声呐图像地理编码拼接带来相邻条带共视目标错位、特征拼接法带来地理位置整体偏移问题以及贫特征区域无法实施问题，提出了一种联合地理编码，多条带图像分组、分块特征拼接实现大区域海底地貌图像获取方法。……