Page 195 - 《应用声学》2025年第2期

第 44 卷 第 2 期 易兵等： 声学图像的水下小目标三维形状恢复 455

然而，在上述研究方法中，其重构过程主要使
0 引言 用三维恢复算法直接对原始声图进行处理，从而反

演图像的高度信息，该方法在图像的细节信息上或
由于海水的吸收作用，电磁波在水中的传播距
抑制背景噪声上存在不足，使得目标的恢复精度较
离较近，而声波在水中的衰减速度较慢，传播距离
低。为此，本文提出了一种数据融合的三维重构方
较远，因此以声波为媒介的声学传感器是水下作业
法。该方法通过分区域融合不同算法的恢复结果，
时的首选方式设备，其中侧扫声呐(Side scan sonar,
能够有效保留目标区域的细节信息且降低背景区
SSS)是最常用的设备之一 [1−2] 。SSS是一种主要用
域噪声对反演结果的影响，提升目标反演精度，使其
于获取海底地貌和水下目标图像的声学设备，因其
更逼近于真实情况。
性价比高，具有高精度、高分辨率等优点被广泛应
用在海底探测、沉船打捞以及水下搜救等工作中 [3] ， 1 背景
但受其工作机理的影响，无法直接获取目标的高度
SSS 是最常用的图像声呐设备之一，可以提供
信息。SSS 图像的视觉分析表明，可通过建立目标
目标和海底的纹理信息，但由于声呐俯仰角的缺失，
像素点强度与对应海底表面坡度之间的映射关系，
使其无法直接获取深度信息。而SSS 中损失的俯仰
来估算目标的高度信息 [4] 。
角信息和入射波方向向量与表面法向量的夹角有
由图像的明暗信息来恢复目标形状 (Shape
关。对于理想的漫反射表面，物体表面的声波强度
from shading, SFS) 是计算机视觉领中三维测量技
遵循 Lambert 余弦定律，即理想漫反射表面的声波
术的关键方法之一，最早是由 Horn [5] 提出，利用像
强度与入射波的方向与表面法向量之间的夹角的
素点的明暗强度变化反演目标形状 [6] 。经过几十年
余弦成正比，由此建立了回波强度与表面法向量之
的发展，以 SFS 为基础，相继出现了最小化法、线
间的关系即回波强度与高度的关系。因此建立适当
性法、演化法、局部最优法等，并在声呐图像处理
的入射强度、反射强度与表面法向量之间的关系既
中得到广泛应用。(1) 最小化法将各种约束条件下
反射方程，则可恢复图像中丢失的高度信息。
的能量函数转换成泛函极值问题或最优化问题来
求解图像的三维高度。如：Coiras 等 [1] 在 Lambert 1.1 反射图方程
反射模型基础上采用能量最小化法进行侧扫图像 传统的 Lambert 反射模型是基于理想漫反射
三维重建，刘浩林等 [7] 提出了一种基于小波变换的 条件下的假设模型，与实际情况存在较大差异。为
最小化法来获得二维图像中像素点的高度值，该方 克服由 Lambert 假设条件带来的局限性，Oren 和
法的细节恢复较好，但噪声对重构结果影响较大。 Nayar 提出了一种更接近真实物体表面的漫反射
(2) 线性法是假设海底表面起伏的变化是缓慢的， 模型。新模型假设物体的微表面由对称 “V” 形组
因此将反射图模型进行泰勒级数展开，并只保留低 成，如图 1 所示，一个 V 形结构可以看作由两个面
阶项，从而将非线性问题转换成线性问题来解决 [8] 。
ϸጉ
(3) 演化法是从图像中已知方向和高度的参考点出
发，通过相邻点间的高度信息传递，逐步实现完整
表面形状的确定。Langer 等 [9] 提出了一维线性演
化和二维平面演化两种 SSS 图像的三维重构方法。 ϸጉ
由于演化法的每一点的高度值都是通过上一点的
高度演化过来的，因此该方法存在严重的误差累积
问题。(4) 局部最优法是将海底表面假设成由一系
列三角形、球面或鞍面组成，并将反射模型构成具
有形状参数的线性偏微分方程，从而求得目标高度。
图 1 Oren-Nayar 漫反射微表面示意图
Moszynski 等 [10] 假设海底表面是由局部三角形面 Fig. 1 Schematic diagram of the Oren-Nayar dif-
组成的，并恢复海底三维高度。 fuse microsurface