[發(fā)明專利]一種基于點(diǎn)云平均背景差的三維聲納圖像建模方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710134480.4
• 申請(qǐng)日: 2017-03-08
• 公開（公告）號(hào): CN106971395A
• 公開（公告）日: 2017-07-21
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳耀武;周凡;田翔
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 浙江大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T7/11
• 分類號(hào): G06T7/11;G06T7/136;G06T7/194
• 代理公司: 杭州天勤知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司33224
• 代理人: 蔣瓊

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于三維聲納圖像建模領(lǐng)域，具體涉及一種基于點(diǎn)云平均背景差的三維聲納圖像建模方法。

背景技術(shù)

我國是沿海大國，可持續(xù)發(fā)展必然越來越多地依賴海洋。另外海洋因其戰(zhàn)略上的重要地位和經(jīng)濟(jì)上的巨大潛力，也越來越受到人們的重視。全面發(fā)展海洋科學(xué)技術(shù)的重要性不言而喻。

作為海洋科學(xué)技術(shù)的一個(gè)重要分支，水聲探測(cè)在開發(fā)海洋資源的事業(yè)中得到了廣泛的應(yīng)用，水聲成像技術(shù)已經(jīng)成為大規(guī)模水下探測(cè)的重要手段，在蛙人的探測(cè)及跟蹤、水雷和水雷類目標(biāo)的識(shí)別監(jiān)測(cè)、水下遙控航行器及水下自動(dòng)航行器的避障及導(dǎo)航等多方面具有廣闊的應(yīng)用前景。

三維聲納系統(tǒng)能夠獲得距離、水平、垂直三維空間的目標(biāo)信息，具有圖像清晰、可視性好等特點(diǎn)，但是水下環(huán)境復(fù)雜，又受到采集環(huán)境、噪聲影響，如何根據(jù)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行三維重建，準(zhǔn)確識(shí)別并建立目標(biāo)的數(shù)學(xué)模型，實(shí)現(xiàn)在復(fù)雜水下環(huán)境中便捷快速的搜索和監(jiān)控，具有較大的技術(shù)難度。

相對(duì)于要監(jiān)控的前景目標(biāo)，背景在較長時(shí)間內(nèi)具有一定的穩(wěn)定性和重復(fù)性，通過建立當(dāng)前環(huán)境的背景模型，將背景模型和當(dāng)前圖像進(jìn)行比較，減去已知的背景信息，可以大致得到所求的前景目標(biāo)。因此，發(fā)明一種基于點(diǎn)云平均背景差的三維聲納圖像建模方法具有重要的工程實(shí)用價(jià)值。

發(fā)明內(nèi)容

鑒于上述，本發(fā)明提供了一種基于點(diǎn)云平均背景差的三維聲納圖像建模方法，該方法能夠快速識(shí)別背景中的前景目標(biāo)，建立對(duì)應(yīng)的數(shù)學(xué)模型供后續(xù)處理，處理速度快，并且能夠隨環(huán)境變化自動(dòng)更新背景模型。

一種基于點(diǎn)云平均背景差的三維聲納圖像建模方法，包含以下步驟：

(1)獲取聲納數(shù)據(jù)，將每幀聲納數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的三維聲納范圍圖像信息轉(zhuǎn)換為全局坐標(biāo)下的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，該點(diǎn)云數(shù)據(jù)組成圖像的像素；

(2)將一系列連續(xù)幀圖像中相同位置的像素的平均值u(x,y,z)作為背景模型中相同位置的像素，得到背景模型，并根據(jù)每幀圖像中的像素確定用于確定背景標(biāo)準(zhǔn)的閾值TH；

(3)根據(jù)背景模型和閾值TH對(duì)當(dāng)前幀圖像I(x,y,z)進(jìn)行檢測(cè)，得到輸出圖像；

(4)利用當(dāng)前幀圖像I(x,y,z)對(duì)背景模型和閾值TH進(jìn)行更新。

所述的步驟(2)的具體步驟為：

(2-1)對(duì)于一系列連續(xù)幀圖像中不存在點(diǎn)云數(shù)據(jù)的位置，統(tǒng)一標(biāo)定為空，得到預(yù)處理的圖像集；

(2-2)計(jì)算預(yù)處理的圖像集中所有圖像相同位置的像素的平均值u(x,y,z)作為背景模型中相同位置的像素，得到背景模型；

(2-3)計(jì)算相鄰兩幀圖像相同位置的像素差絕對(duì)值F_(t)(x,y,z)，并求得所有像素差絕對(duì)值的平均值u_diff(x,y,z)，所用公式為：

F_(t)(x，y，z)＝|I_t(x，y，z)-I_t-gap(x，y，z)|

其中，I_t(x,y,z)表示t時(shí)刻圖像中坐標(biāo)(x,y,z)處的像素值，gap表示兩幀圖像之間的時(shí)間間隔，I_t-gap(x，y，z)表示t-gap時(shí)刻圖像中坐標(biāo)(x，y，z)處的像素值，M為圖像的總幀數(shù)；

(2-4)求取所有像素差的標(biāo)準(zhǔn)差diff_std(x，y，z)，所用公式為：

(2-5)根據(jù)所有像素差的平均值u_diff(x，y，z)和所有像素差的標(biāo)準(zhǔn)差diff_std(x，y，z)確定閾值TH，所用公式為：

TH＝u_diff(x，y，z)+β×diff_std(x，y，z)

其中，β為閾值系數(shù)，一般設(shè)置為2。

所述的步驟(3)的具體過程為：利用當(dāng)前幀圖像的像素I(x，y，z)減去背景模型中相同位置的像素u(x，y，z)，得到像素差d(x，y，z)，并將該像素差d(x，y，z)與閾值TH進(jìn)行比較，得到輸出圖像output(x，y，z)，如下：

其中，0表示點(diǎn)(x，y，z)認(rèn)為是背景的一部分，不輸出，1表示點(diǎn)(x，y，z)不同于背景模型，于輸出圖像中進(jìn)行顯示，輸出圖像為二值圖像。

所述的步驟(4)的具體步驟為：

(4-1)利用當(dāng)前幀圖像I(x，y，z)將背景模型的像素u(x，y，z)更新為u′(x，y，z)，具體所用公式為：

u′(x，y，z)＝(1-α)×u(x，y，z)+α×I(x，y，z)