Page 178 - 《应用声学》2025年第2期

438 2025 年 3 月

图像的距离向幅度变化函数 (Range variant 以 T 2 时刻的 ROI 声图为例，由图 8 可以看出，
intensity, RVI) 由距离向每列幅度均值计算得到， 均衡前的声图沿着距离向 (水平方向) 亮度变化明
主要是成像几何关系和声传播特性导致的沿距离 显，右侧亮度相比之下更高，这是由于左舷声图越靠
向亮度波动的问题，可以通过多项式拟合补偿的方 左离拖体越远，接收的强度相对更弱。而经过均衡
式实现图像的亮度均衡，具体流程如图 7 所示。首 后的声图，沿距离向亮度基本无太大差异，整体亮度
先对 RVI 曲线设定一定步长取采样点，构建高阶多 分布均衡平稳。
项式进行拟合，并通过取倒数与图像距离向幅值相
乘的方式，实现图像的分段均衡，满足分段针对性的
图像均衡。

Ռੇߘय़ܦڏ RVIᝠካ

ܳᮊरॆʷӑԩψ஝ ܳᮊरલՌ

(a) کᛦҒ (b) کᛦՑ
ڏϸکᛦӑ
图 8 多项式拟合图像均衡效果
图 7 多项式拟合图像均衡流程图 Fig. 8 Polynomial fitting image equalization ef-
Fig. 7 Polynomial fitting image equalization fect result
flowchart 2.3 目标变化检测
RVI 的多项式拟合可以归为线性回归问题，假 经过空间校正和图像处理的双时相声图，根据
设对RVI采样的样本点为 前述变化检测的方式，直接进行像素级的对比结果
如图9所示。其中黑色部分为无变化区域，高亮部分
x s = [x 1 , x 2 , · · · , x m ],
为两时相声图存在差异的区域。从图中可以看出，
y s = [y 1 , y 2 , · · · , y m ]. (8)
虽然结果图中能获得变化区域，但图像自身质量不
构建多项式方程组为 够和幅值差异不明显等因素，使得变化结果图不够
直观，并伴有干扰。
2
n
y 1 = a 0 + a 1 x 1 + a 2 x + · · · + a n x ,
1 1
2
n
y 2 = a 0 + a 1 x 2 + a 2 x + · · · + a n x ,
2
2
. . .
n
2
y m = a 0 + a 1 x m + a 2 x + · · · + a n x , (9)
m
m
可写为Ab = f，其中
 
2
1 x 1 x · · · x n
1
1
 
 2 n 
2
1 x 2 x · · · x 
2
A = . . .  ,

 . . . . . . . . 
. 
图 9
  差值变化检测结果
1 x m x 2 · · · x n
m
m
Fig. 9 Differential change detection results graph
[ ] T
,
为了优化检测结果，实现对水下目标的检测，
b = a 0 a 1 · · · a n
[ ] T 对前后时刻的声图进行 CFAR 检测，并通过连通性
.
f = y 1 y 2 · · · y m
分析的方式对可能产生干扰的杂波进行抑制，从而
通过对A进行QR分解，得到最终的参数：
获得更具代表性的变化检测结果，监测水下目标的
T
b = A −1 f = R −1 Q f. (10) 有无状态。