Mestrado em Engenharia Electrónica e TelecomunicaçõesO presente trabalho propõe uma técnica de matching de imagens de sonar de
varrimento lateral, baseada nos conceitos de entropia de Shannon e
informação mútua, com aplicação à navegação de veículos robóticos
subaquáticos. Para tal, recorre-se não só à informação fornecida pela escala
de cinzentos, como também à informação fornecida por um conjunto de
features texturais (Haralick Features), extraídas dos dados de sonar.
Uma parte significativa do trabalho incide sobre o estudo e a implementação
dos algoritmos de estimação de entropia, para cálculo da informação mútua. É
feita também uma contextualização do problema proposto, onde, para além da
apresentação dos conceitos teóricos envolvidos, são definidos os objectivos
gerais, assim como uma revisão às tecnologias de navegação subaquática
existentes.
Os métodos propostos são validados experimentalmente com dados obtidos
de distribuições probabilísticas conhecidas e que permitem a validação dos
mesmos analiticamente. São realizados testes adicionais com imagens
fotográficas e com dados de SSS para validação daqueles métodos. Para a
aplicação de navegação em vista, o cálculo da entropia das imagens baseia-se
nos dados originais de SSS, representados em níveis de cinzento,
complementados com a informação extraída desses dados segundo os
métodos propostos originalmente por Haralick.
A selecção das features texturais a usar é feita tendo em conta a natureza dos
dados, as limitações associadas à aquisição dos mesmos em ambiente
submarino e os objectivos da sua aplicação em termos de navegação. Para tal
apresenta-se uma proposta de classificação e escolha das Haralick Features
mais adequadas a imagens de sonar de varrimento lateral.
Os testes finais aplicam a metodologia proposta a dados reais de sonar de
varrimento lateral para demonstrar o potencial da sua utilização no âmbito da
navegação de veículos robóticos subaquáticos.The the work presented here proposes a technique for matching of Sidescan
Sonar images, based on Shannon’s Entropy and Mutual Information concepts,
applied to the naviagtion of underwater robotic vehicles. For such, it is used not
only the information given by the grey-scale levels, but also by a set of textural
features (Haralick features), which are extracted from the sonar data.
A significant parto f this work was spent studying and implementing algorithms
for entropy estimation and mutual information calculation. The theoretical
concepts involved are presented, the objectives are defined as well as a
revision of underwater navigation technologies in existence. All this is done in
order to contextualize the proposed problem.
The proposed methods are validated experimentally through data acquired
from known probability distributions which allow for na analytical
validation.Aditional tests with both photographic images and sidescan sonar
data are performed in order to validate such methods. For the intended
navigational application, the images’ entropy estimation is based on the original
sidescan sonar data. This data is represented by grey-scale levels
complemented by the information extracted in accordance to the method
proposed by Haralick.
The selection of the textural features is done by taking into account the data’s
nature, limitations associated with data acquisition in submarine environments
and the objectives of its application in terms of navigation. It is therefore
proposed a more adequate classification and selection of the Haralick features.
The final tests are done by applying the proposed methodology to real sidescan
sonar data in order to demonstrate its potential for use in assisting robotic
underwater vehicles’ navigation