【综述】前视二维多波束成像声呐(FLS)图像处理算法全解析：从成像到深度学习

摘要：

前视二维多波束成像声呐（Forward-Looking Sonar, FLS）是水下机器人（AUV/ROV）感知环境的重要"眼睛"。然而，与光学图像相比，声呐图像具有低分辨率、高斑点噪声（Speckle Noise）、几何畸变等显著特点，处理难度极大。本文将系统梳理FLS图像处理的完整技术栈，涵盖从底层的成像变换、去噪、增强，到上层的分割、配准及深度学习应用，为水下视觉研究者提供一份详尽的算法指南。

引言：为什么声呐图像难处理？

在浑浊或黑暗的水下环境中，光学相机往往失效，而声呐依靠声波成像，具有极强的穿透力。但是，FLS生成的图像主要面临以下挑战：

低分辨率与模糊：物理波束宽度的限制导致角分辨率较低。
相干斑点噪声 (Speckle Noise)：这是声呐图像最显著的特征，一种乘性噪声，严重破坏纹理细节。
非视线 (NLOS) 伪影：多径效应会导致虚假目标的出现。
亮度不均：回波强度随距离急剧衰减。

针对这些特点，本文将算法分为七大类别进行解析。

1. 图像形成与几何变换 (Image Formation)

这是处理流程的第一步，旨在将声呐接收到的原始回波数据（Raw Data）转换为符合人类视觉习惯的图像。

1.1 扫描变换 (Scan Conversion)

原始声呐数据通常以极坐标系 （距离 rrr，角度 θ\thetaθ）存储，而显示器基于笛卡尔坐标系 （x,yx, yx,y）。

核心问题 ：随着距离 rrr 的增加，极坐标网格在笛卡尔空间中会变得稀疏，直接映射会产生空洞。
解决方案 ：通常采用反向映射 (Inverse Mapping) 结合插值算法。
- 最近邻插值：计算量小，但边缘锯齿严重。
- 双线性插值：平滑过渡，图像质量较好（推荐）。

1.2 畸变校正

由于声速在不同水层的不均匀分布或换能器的安装角度误差，图像可能发生几何形变，需结合惯导数据进行校正。

2. 图像去噪 (Image Denoising)

去噪是声呐图像预处理的核心。由于斑点噪声是乘性的，直接使用针对加性噪声的滤波器效果不佳。

2.1 空间域滤波

中值滤波 (Median Filter)：最基础的方法，能有效去除椒盐状的强噪声点，且能一定程度保持边缘。
高斯滤波：虽然能平滑噪声，但会严重模糊目标的轮廓，通常不单独使用。

2.2 各向异性扩散 (Anisotropic Diffusion)

Perona-Malik (P-M) 模型 ：这是声呐图像处理中的经典算法。它通过求解偏微分方程，在平滑平坦区域的同时，阻断在边缘处的扩散 。
- 优点：极好地保留了物体轮廓。

2.3 变换域与非局部方法

小波/曲波变换 (Wavelet/Curvelet)：在频域分离信号与噪声，曲波变换对声呐图像中的曲线边缘（如管道、船体）表达能力更强。
BM3D (Block-Matching and 3D filtering)：传统算法中的SOTA，利用图像块的相似性进行三维滤波，去噪效果极佳但计算耗时。

3. 图像增强 (Image Enhancement)

旨在解决声能衰减导致的"近处极亮、远处极暗"问题，并提升目标对比度。

3.1 限制对比度自适应直方图均衡化 (CLAHE)

这是目前工程应用中最广泛、效果最稳定的算法。

原理：将图像分块，对每一块进行直方图均衡，并限制对比度的增强幅度，防止过度放大背景噪声。
适用性：完美解决声呐图像光照（声强）不均匀的问题。

3.2 灰度变换

Gamma 校正：非线性拉伸灰度级，增强暗部细节。
Retinex 算法：基于颜色恒常性理论，去除"光照"（声波传播损耗）分量，保留"反射"（物体材质）分量。

代码示例 (Python/OpenCV)：

python 复制代码

import cv2
import numpy as np

# 读取图像（假设已转换为灰度图）
img = cv2.imread('sonar_image.png', 0)

# 1. 简单的中值滤波去噪
denoised = cv2.medianBlur(img, 5)

# 2. CLAHE 增强
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8))
enhanced = clahe.apply(denoised)

cv2.imshow('Result', enhanced)
cv2.waitKey(0)

4. 图像分割 (Image Segmentation)

将感兴趣目标（ROI，如水雷、潜水员）从复杂的背景（海床、混响）中分离。

阈值分割 ：
- Otsu：适用于背景简单的图像。
- 自适应阈值：在复杂海况下表现更好。
马尔可夫随机场 (MRF)：利用像素间的空间邻域关系，对纹理复杂的声呐图像分割效果较好。
活动轮廓模型 (Active Contours / Level Set)：能够处理拓扑结构变化，非常适合分割形状不规则的水下目标，但计算量较大。

5. 特征提取与配准 (Feature Extraction & Registration)

主要用于声呐图像拼接（Mosaicking）或水下SLAM。

特征点检测 ：
- SIFT：经典但慢，且受斑点噪声影响大。
- AKAZE ：在非线性尺度空间提取特征，对斑点噪声鲁棒性更强，推荐用于声呐图像。
配准：
- 傅里叶-梅林变换 (Fourier-Mellin)：利用频域特性处理旋转、缩放和平移，常用于声呐图像的大范围拼接。

6. 超分辨率重建 (Super-Resolution)

由于多波束声呐物理孔径限制，角分辨率很难通过硬件提升，算法重建成为突破口。

反卷积 (Deconvolution)：试图去除点扩散函数（PSF）的模糊影响（如Richardson-Lucy算法）。
稀疏表示 (Sparse Representation)：基于字典学习，从库中重建高频细节。

7. 基于深度学习的方法 (Deep Learning)

近年来，CNN已逐渐统治该领域。

去噪：使用 DnCNN 或 U-Net 变体进行端到端去噪，效果通常优于传统滤波。
目标检测 ：YOLO (v5/v8) 系列是目前实时性最好的选择。但需要注意，直接使用COCO预训练权重效果不佳，必须使用声呐数据集进行迁移学习。
语义分割 ：U-Net 及其改进版（如Attention U-Net）因其对小样本数据的良好适应性，在声呐图像分割中应用最广。
风格迁移 (GAN) ：
- 痛点：真实的水下声呐目标数据极难获取。
- 方案：利用 CycleGAN 将仿真图像或光学图像转换为"声呐风格"图像，用于扩充训练集（Data Augmentation）。

总结：一个典型的处理流水线

在实际的水下工程应用中，我们通常不会单独使用某一种算法，而是构建一个 Pipeline：

预处理 (Pre-processing) ：
- 原始数据扫描变换 -> 中值滤波 （去除椒盐噪声） -> P-M 扩散（平滑并保边）。
增强 (Enhancement) ：
- CLAHE（统一亮度，拉伸对比度）。
后处理/应用 (Application) ：
- 输入 YOLO 进行目标检测，或使用 Level Set 提取精确轮廓。

参考资料：

各类声呐图像处理综述论文

OpenCV官方文档

相关的GitHub开源项目（如用于声呐模拟的Deep-FLS等）