[發明專利]一種自適應窄帶水平集的聲納圖像檢測方法

有效

• 申請號: 201410239305.8
• 申請日: 2014-06-03
• 公開（公告）號: CN104217422B
• 公開（公告）日: 2017-09-08
• 發明（設計）人: 王興梅;印桂生;劉志鵬;李林;姜守軒;孫建闖
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工程大學
• 主分類號: G06T7/10
• 分類號: G06T7/10;G06T5/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明屬于圖像處理技術領域，具體涉及是一種檢測聲納圖像(sonar image)的自適應窄帶水平集的聲納圖像檢測方法。

背景技術

近年來基于聲納圖像的水下目標識別技術得到了極大地發展，其應用范圍也越來越廣泛，包括軍事探測、海底測量、沉船打撈、水下管道檢測等。但在水下目標識別之前，須對聲納圖像進行目標檢測和特征提取，聲納圖像水下目標檢測和特征提取在水下目標識別過程中具有重要的地位。其中聲納圖像檢測的目的是要從復雜海底混響區域中提取出目標高亮區和陰影區域，并盡量保留圖像原始邊緣信息。

水平集方法以一種隱含的方式來表達輪廓曲線的演化過程，并且提供了穩定的數值解法，算法簡單、實現速度快，精度相對較高，因此，應用水平集方法進行聲納圖像中目標高亮區和陰影區的檢測具有很好的發展和應用前景。所以，國內外學者應用水平集方法進行聲納圖像目標檢測研究，取得了一定的成果。其中在已有的文獻中最著名和效果最好的檢測方法主要包括：1.基于活動輪廓和水平集的側掃聲納圖像分割：2005年Maria Lianantonakis,Yvan R.Petillot.Sidescan sonar segmentation using active contours and level set methods.IEEE Oceans-Europe,2005,1:719-724.提出對含有海底沙灘的海床聲納圖像進行了檢測，找到了沙灘區域的邊界。2.基于紋理算子和活動輪廓的側掃聲納圖像分割：2007年Maria Lianantonakis,Yvan R.Petillot.Sidescan sonar segmentation using texture descriptors and active contours.IEEE Journal of Oceanic Engineering,2007,32(3):744-752提出應用含有多個特征的水平集模型對含有海底沙灘的海床聲納圖像進行檢測，找到沙灘區域的邊界，取得了較好的檢測效果。3.基于隱活動輪廓的聲納圖像分割：2009年Enfang SANG,Zhengyan SHEN,Chang FAN,Yuanshou LI.Sonar Image Segmentation Based on Implicit Active Contours[C]//2009IEEE International Conference on Intelligent Computing and Intelligent Systems,Shanghai,China,2009:228-231提出通過改變初始化零水平集完成水下目標的檢測。4.基于GMRF和水平集模型的聲納圖像分割：2010年Xiu-FenYe,Zhe-HuiZhang,PeterX.Liu,Hong-LingGuan.Sonar image segmentation based on GMRF and level-set models.Ocean Engineering,2010,37(1):891-901提出聯合原始聲納圖像和不同階鄰域的GMRF模型的紋理特征圖像的局部均值作為主要驅動能量，完成水下聲納圖像目標的檢測。5.基于水平集改進的水下目標輪廓提取方法：2010年王興梅,印桂生,門志國,葉秀芬.基于水平集改進的水下目標輪廓提取方法.哈爾濱工業大學學 報.2010,42(4):660-664提出利用水下目標檢測結果確定目標演化子區域，縮小目標區域范圍，同時在目標檢測結果中，根據目標高亮區和陰影區的位置，確定各個目標演化子區域初始閉合曲線的中心坐標，完成水下目標檢測。6.基于改進水平集的聲納圖像分割方法：2012年Guangyu Liu,Hongyu Bian,Hong Shi.Sonar Image Segmentation based on an Improved Level Set Method,International Conference on Medical Physics and Biomedical Engineering,2012,33:1168-1175提出通過結合高帽變換、低帽變換與水平集算法相結合的檢測方法，得到了良好的聲納圖像水下目標檢測效果。

發明內容

本發明的目的在于提供一種檢測精度高，能實現聲納圖像兩類和三類檢測的自適應窄帶水平集的聲納圖像檢測方法。

本發明的目的是這樣實現的：

(1)采用各向異性的二階鄰域分布特性MRF模型的參數來描述聲納圖像的紋理特征，完成聲納圖像的平滑去噪處理；