概率模型下的水下双声呐系统三维图像重建

摘要

不同类型声呐的特点无法同时满足水平向和垂直向信息的数据精度要求，导致无法准确获取三维位置信息；基于特征图像算法难以解决声呐图像复杂的噪声问题，造成水下三维图像误差较大，重建困难；多点位声呐图像融合算法计算资源消耗大，难以在自主水下航行器中加载实现.为了水下声呐图像的三维图像重建，分别获取多波束前视声呐图像和剖面声呐图像，通过边缘估计法过滤背景噪声后，将两种声呐图像数据融合，并在此基础上建立概率传感器模型，生成重要性采样粒子，利用粒子信息建立点云图后重建三维图像.通过ROS系统的Gazebo仿真平台进行验证，结果表明此方法可以较好实现声呐图像通过二维图像进行三维图像重建.

关键词

双声呐系统 / 三维图像重建 / 概率传感器模型 / 重要性采样

基金资助

江苏省智能感知技术与装备工程研究中心开放基金项目(ITS202401); 江苏省教育科学“十三五”规划青年专项重点资助课题项目(C-a/2020/03/04); 苏州工业园区工业技术学校科研项目(ITSKY-YB202201); 苏州市科教创新区优质创新平台,智能感知与计算优质创新平台项目(YZCXPT2023103)