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[發(fā)明專利]一種基于海天線的海面目標(biāo)檢測方法有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201810329438.2 申請日: 2018-04-13
公開(公告)號: CN108846844B 公開(公告)日: 2022-02-08
發(fā)明(設(shè)計)人: 羅均;劉遠(yuǎn);彭艷;蒲華燕;李小毛;陳加宏 申請(專利權(quán))人: 上海大學(xué)
主分類號: G06T7/11 分類號: G06T7/11;G06T7/136;G06T7/90
代理公司: 上海上大專利事務(wù)所(普通合伙) 31205 代理人: 陸聰明
地址: 200444*** 國省代碼: 上海;31
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 基于 天線 海面 目標(biāo) 檢測 方法
【權(quán)利要求書】:

1.一種基于海天線的海面目標(biāo)檢測方法,其特征在于,包含以下步驟:

1)獲取原始海天場景下彩色圖像;

2)使用分塊閾值分割以及隨機(jī)抽樣一致算法RANSAC提取圖像中的海天線;

3)利用超像素分割算法SLIC的方法對海天線以下的圖片區(qū)域進(jìn)行分割;

4)利用位于圖像四周的像素塊的顏色特征以及紋理特征構(gòu)建背景字典;

5)利用背景字典對每個圖像塊進(jìn)行稀疏重構(gòu)得到重構(gòu)誤差,作為顯著圖;

6)將顯著圖二值化得到海面目標(biāo)位置;

所述步驟4)中,構(gòu)建背景字典的圖像塊是海面區(qū)域的圖像的左右兩側(cè)及下方圖像塊;設(shè)B為背景字典的集合,B={x1,x2...xn},xi是背景字典中每個圖像塊的特征,并且依據(jù)高斯分布的原則,認(rèn)為在背景字典中,圖像塊的特征值與均值相差大于3倍方差的圖像塊為異常圖像塊,并將其從背景字典中去除。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于海天線的海面目標(biāo)檢測方法,其特征在于,所述步驟2)中,使用分塊閾值分割以及RANSAC方法提取圖像中的海天線,具體步驟是:

(1)對原始圖片進(jìn)行灰度化預(yù)處理;

(2)在灰度圖像上等距地劃分20條豎直直線,并且分別對劃分的20塊區(qū)域進(jìn)行最大類間方差法OTSU分割,生成相對應(yīng)的二值圖像;

(3)利用形態(tài)學(xué)開運(yùn)算對海天分割圖像進(jìn)行處理,從而消除圖像中孤立的細(xì)小區(qū)域;

(4)在得到的分割好的20個區(qū)域上,在每個區(qū)域的中間一條豎直線上提取直線上梯度的最大值點(diǎn)作為海水區(qū)域和天空區(qū)域的分界點(diǎn),然后將這些分界點(diǎn)看作海天線候選點(diǎn)集;

(5)最后利用RANSAC算法確定出海天線的直線參數(shù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于海天線的海面目標(biāo)檢測方法,其特征在于,所述步驟4)中,構(gòu)建背景字典的顏色特征是RGB顏色特征和Lab顏色特征,紋理特征是LBP紋理特征,背景字典中每個圖像塊的特征為:

x={L,a,b,R,G,B,P,x,y}

上式中,L,a,b,R,G,B分別是圖像塊內(nèi)所有像素點(diǎn)Lab特征的平均值和RGB特征的平均值,P是LBP特征的平均值,x,y是圖像塊的中心位置坐標(biāo)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于海天線的海面目標(biāo)檢測方法,其特征在于,所述依據(jù)高斯分布的異常圖像塊去除方法,計算方法包括以下幾個步驟:

(1)首先,對于每個圖像塊的特征x={L,a,b,R,G,B,P,x,y};

(2)選取其前七個特征并求取平均值則背景模板變?yōu)?/p>

(3)計算的均值μ及其方差δ;

(4)當(dāng)時認(rèn)為第i個圖像塊是異常點(diǎn)并將其去除;

(5)最終得到背景字典B={x1,x2...xm},m≤n。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于海天線的海面目標(biāo)檢測方法,其特征在于,所述步驟5)中利用背景字典對每個圖像塊進(jìn)行稀疏重構(gòu)并得到每個圖像塊的重構(gòu)誤差,使用步驟4)中得到的背景字典B作為稀疏表示的基,計算稀疏表示系數(shù):

上式中xi是背景字典中第i塊圖像塊的特征,B為背景字典,第一項希望用αi更好的重構(gòu)xi,第二項加上一個L1范數(shù)的懲罰項將使αi盡量稀疏,αi即為所求的第i塊圖像塊的稀疏系數(shù);

然后,由稀疏系數(shù)計算待測圖像塊在背景字典上的稀疏重構(gòu)誤差:

是圖像中第i個圖像塊的稀疏重構(gòu)誤差;使用背景模板構(gòu)造一個背景字典,通過各個圖像塊在該字典上的重構(gòu)誤差,便能夠?qū)D像塊的顯著度進(jìn)行估計,重構(gòu)誤差越大,則說明圖像塊特征與背景差別越大,也就是說明其前景的可能性就越大,反之亦然,所以將此誤差作為顯著性值的大小。

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