基于海面多路径的水下前视声纳图像中的目标建模
摘要
我们提出一种优化技术，用于从已知姿态下的 2 维前视声纳图像构建 3 维水下目标模型。一个关键贡献在于解决靠近海面成像对象的多路径干扰。此处，由直接目标反射形成的图像几乎总被鬼影和有时由镜像成分 (由多路径传播生成) 所破坏。假设平坦的空-水界面，我们在每个视角中建模、定位并丢弃受损坏的对象区域，从而避免恢复 3 维形状的失真。此外，利用镜像成分边界的互补视觉线索，在合适的声纳姿态下，可用于提高 3 维建模精度。优化实现为通过位移 3 维表面网格模型中三角形 patch 的顶点来实现迭代形状调整，以最小化数据与 3 维对象模型综合视图之间的偏差。为此，我们首先确定 2 维运动场以对齐数据和综合视图中的对象区域，然后计算三角形 patch 中心的 3 维运动，最后计算模型顶点。3 维模型以应用于相同数据的早期空间雕刻方法的解为初始化。相同参数用于各种实验中，包括 2 个真实数据集、混合真实-合成数据集和受导自真实实验一般发现的计算机生成数据，以探讨非平坦空-水界面影响。结果确认在约六次迭代后生成细化的 3 维模型。
引用
@article{arxiv.2409.06815,
title = {Object Modeling from Underwater Forward-Scan Sonar Imagery with Sea-Surface Multipath},
author = {Yuhan Liu and Shahriar Negaharipour},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.06815},
year = {2024}
}
备注
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