- Imagerie 3D sous-marine
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L’image 3D sous marine peuvent être plus intuitif refléter le monde sous-marine. 3D imagerie acoustique joue un rôle important dans l’exploration sous-marine, détection d’objets et la reconnaissance des fonds.
Méthode principale d'imagerie 3D acoustique
L’imagerie acoustique peut-être divisé en trois types :
- Intensité-Dessin : Lentille acoustique imagerie. La méthode plus directement, comme la système optique avec une lentille (Ici, une lentille concave, parce que vitesse de propagation du don dans les solides est plus vite que dans l’eau). C’est un transducteur après la lentille d’acoustique, qui transforme les énergies sonore à électrique.
- Impulsion-Echo : Type-B ultrason médical, Sonar. Il utilise l’effet réflexion et rétrodiffusion pour imagerie. C'est-à-dire Il envoie une impulsion et écoute l’écho. C’est la méthode principale utilisée dans l’exploration sous-marine.
- Phase-Amplitude : Holographie acoustique. C’est la même que l’holographie optique. Il utilise l’interférométrie pour obtenir tous les informations de l’objet dans le champ sonore.
Modélisé par superquadrique
Les données de 3D imagerie sonar sont de distance. Ils sont éparse, discrets et irréguliers, mais ils impliquent des propriétés de surface d’objets. Ces points seront divisés en plusieurs régions, chacune correspondant à une surface continue. On le modélise par superquadrique. En mathématiques, les Superquadriques ou super-quadriques sont une famille de formes géométriques définies par des formules qui ressemblent à ceux d’ellipsoïdes et quadriques, sauf que les opérations de la quadrature sont remplacées par des pouvoirs arbitraires. Ils peuvent être considérés comme les trois-dimensionnelles de la famille Lamé courbes (‘superellipses’).
C’est l’équation générale de superquadrique. a_1,a_2,a_3 sont les paramètres se zoom sur x,y,z. ε_1 ε_2 sont les paramètres de déformation. Si on considère la translation et la rotation, on obtient un équation plus générale :
Le but de modélisation est de déterminer les paramètres de cette équation. On peut faire par moindre carrés, pour avoir un modèle à qui la surface est plus proche aux points. L’algorithme de Levenberg-Marquardt (L-M) peut être utilisé pour obtenir une solution numérique au problème de minimisation par récursif.Une réalisation par beamforming
Beamforming vient de filtre spatial. Il traite les signaux reçu par chaque élément dans le réseaux de réception, pour former un faisceau de pointage à la direction qui a la plus grande puissance et diminuer l’interférence de l’autre sens.
![\begin{align}
s(\theta,t) &{}= A\cdot Re[e^{-j\omega t}\sum_{n=0}^{N-1} e^{-jn\varphi}]
\end{align}](f/f8f6596e83072674339c171f90fbe576.png)
C’est l’équation de réseaux de réception avec N éléments. On peut réaliser par FFT beamforming. On fait la transformée de Fourier discrète à S, afin d’extraire le spectre spatial qui représente la distribution d’énergie spatial. Ensuite, on transforme les paramètres qu’on obtient par beamforming à les coordonnés spatial et modélise par superquadrique.
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