基于拟合误差消除的探地雷达图像鲁棒双曲线识别模型

作为一种无损探测工具,探地雷达已广泛应用于各种场景,但从探地雷达B扫描图像中自动提取信息仍然具有挑战性。本文提出了一种从探地雷达B扫描图像中自动识别和拟合双曲线的鲁棒集成模型。首先,实现了由均值对消、基于梯度的自适应阈值算法和开闭操作组成的图像预处理方法,其中,均值对消抑制杂波和噪声,基于梯度的自适应阈值算法可以将B扫描图像转换为二值图像,然后通过开闭操作去除离散的噪声点;接下来,通过下开口扫描聚类算法识别具有向下开口的点集;之后,利用基于代数距离的双曲线拟合算法对这些点集进行直接拟合;最后,根据这些点集的拟合结果,基于拟合误差的剔除方法去除不具有完全双曲特征的下开口点集,从而实现B扫描图像中所有双曲点集的识别和拟合。由上述方法组成的集成模型能够自动、稳健地从探地雷达B扫描图像中提取信息。在合成数据集和实测数据集上的实验表明了所提出模型方法的有效性。