[發明專利]一種水下圖像目標檢測方法

有效

• 申請號: 201710124190.1
• 申請日: 2017-03-03
• 公開（公告）號: CN106909925B
• 公開（公告）日: 2020-04-03
• 發明（設計）人: 陳哲;王慧斌;韓磊;徐立中;張振;王鑫;葛晨曦
• 申請（專利權）人: 河海大學
• 主分類號: G06K9/34
• 分類號: G06K9/34;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204
• 代理人: 李玉平

本發明公開一種水下圖像目標檢測方法，分別提取水下圖像中的顏色、灰度及深度信息，作為水下圖像目標檢測模型的輸入。在水下圖像目標檢測模型中分別計算水下圖像中每個像素點顏色、灰度及深度信息的全局對比度并融合，生成多信息融合全局對比度。當像素點的多信息融合全局對比度大于一定閾值時認為該點屬于目標所在的圖像區域，以此判別出目標所在的圖像區域，實現水下圖像目標檢測。該方法將圖像深度信息引入到水下圖像目標檢測中，并通過與顏色、灰度信息的融合，能夠克服水下高散射、強衰減光學環境中目標難以檢測的瓶頸問題，準確地檢測出水下圖像目標。

技術領域

本發明涉及一種利用光學成像法而實現的水下圖像目標檢測方法，具體是利用水下圖像顏色、灰度、深度信息多信息融合全局對比度實現水下圖像目標檢測的方法，屬于圖像處理技術領域。

背景技術

水下光學環境較為復雜，水下成像所面臨的主要問題是：①水下成像光線的衰減、②水下成像光線的散射。在所成水下圖像上表現為：①水下圖像顏色信息畸變、②水下圖像強度衰減及非均勻分布、③水下圖像模糊。而目前的圖像目標檢測方法多是面向大氣環境中清晰的圖像，難以適應水下圖像的特點，造成水下圖像目標檢測的正確率較低。為了解決這一問題，目前所采用的方法多是基于預處理的技術手段(如水下圖像增強、水下圖像恢復)以提高水下圖像的質量，或通過引入視頻序列中的運動信息以提高運動目標檢測的準確性。如，文獻[Foresti G L,Gentili S.A vision based systemfor objectdetectionin underwater images.International Journal of Pattern Recognitionand Artificial Intelligence,2000,14(02):167-188.]將水下圖像恢復作為預處理并配合水下目標檢測方法實現的水下圖像目標檢測。文獻[王猛,楊杰,白洪亮.基于區域分割的水下目標實時識別系統.計算機仿真,2005,22(8):101-105.]首先運用去噪、圖像均衡等方法對實時攝取的水下圖像進行預處理，隨后采用OTSU方法進行水下圖像分割，以檢測水下圖像目標。文獻[Walther D,Edgington D R,Koch C.Detection and tracking ofobjects in underwater video[C]CVPR2004,2004,1:I-544-I-549Vol.1.]提出了一種利用水下視頻圖像中的運動信息而檢測運動圖像目標的方法。上述方法所存在主要問題在于：①采用預處理的方法易引入新的噪聲或導致水下圖像的畸變，難以有效地提高水下圖像目標檢測的正確率，且會造成算法復雜度的顯著提高。②采用運動信息的水下目標檢測算法僅對視頻運動目標有效，無法檢測出單幅圖像中的靜態圖像目標。

發明內容

發明目的：針對現有圖像目標檢測方法及水下圖像目標檢測方法在水下圖像目標檢測中所存在的問題，并考慮單幅水下圖像中所包含的深度信息，綜合利用水下圖像中目標-背景在顏色信息上的對比度、目標-背景在灰度信息上的對比度、目標-背景在深度信息上的對比度，本發明提供了一種利用灰度、顏色及深度全局對比度及多信息融合全局對比度的水下圖像目標檢測方法。

技術方案：一種水下圖像目標檢測方法，包括如下部分：

(1)分別提取水下圖像中的顏色、灰度及深度信息。

顏色信息選用水下圖像L*a*b顏色空間中的顏色矢量[L，a，b]，灰度信息選用原始水下圖像的灰度信息，深度信息由本發明所公開的基于圖像分割的水下圖像深度信息計算方法得到：

在人工光區域中：

如果x∈Π_a

在自然光區域中：

如果x∈Π_b

(2)水下圖像顏色、灰度及深度信息全局對比度計算方法。