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随着对海洋资源的开发和利用,水下声学探测成为当前最热门的课题。为了开发海洋深海近海的资源,包括石油资源、生物资源等等,全面了解整个海洋地形地貌的是非常必要的。当前海洋地貌探测主要有三种重要仪器:侧扫声纳、多波束测深声纳和三维声纳。侧扫声纳是一种主动声纳,自身发出超声波,经过海底反射产生回波,根据接收的回波时间和强度,构建海底地貌图像信息,为科研人员提供高分辨的海底图像。本课题在详细分析侧扫声纳系统之后,设计了基于ZYNQ的侧扫声纳信号处理系统和声纳图像降噪算法,同时经过一系列的实验验证本文设计的侧扫声纳信号处理系统。论文的主要研究内容和成果如下:(1)软件平台搭建和侧扫声纳大数据搬运:设计了一种基于Zynq处理器平台的侧扫声纳嵌入式软件系统,在ARM核上实现了嵌入式Linux系统的移植,并移植了KSZ9896千兆以太网交换机芯片驱动,为基于Zynq的侧扫声纳信号处理系统提供支持。针对侧扫声纳数据采集在信号采集板,数据量之大必须依靠千兆以太网,ARM核用于系统控制、数据搬运和命令交互,FPGA用于数据计算,提出了一种运行了Linux系统的ARM平台与FPGA平台之间的数据传输方法,利用ARM端利用内存映射和内存共享方法完成了数据从ARM到FPGA再到ARM端的搬运任务,实现了侧扫声纳数据的快速无误传输,大大提高了系统整体性能。(2)基于自适应BM3D的侧扫声纳图像散斑降噪方法:针对散斑噪声,提出了基于自适应三维块匹配滤波(Block-Matching and 3D Filtering,BM3D)的侧扫声纳图像散斑降噪方法。该算法首先对SSS图像进行幂变换和对数变换,采用小波变换估计整体图像噪声,同时用局部噪声估计结果更新BM3D算法的参数。然后本文算法比较全局估计和局部估计的结果,选择最合适的参数解决噪声分布不均匀的问题。实验结果表明,本文改进的BM3D算法能有效地降低SSS图像中的散斑噪声,获得良好的视觉效果。本文算法的等效视数至少提高了6.83%,散斑抑制指数低于传统方法,SMPI至少减少了3.30%。该方法主要用于声纳图像降噪,对于超声、雷达或OCT图像等受散斑噪声污染的信号也有一定的实用价值。(3)整机系统进行实验测试,首先在实验室中用信号发生器代替测试信号处理算法的有效性和实验整机系统的功能;然后,设计侧扫声纳系统在千岛湖实验基地的湖试,实验结果表明本文设计的信号处理系统可以初步地利用回波探测千岛湖某处的深度。