[發明專利]海洋浮游生物圖像分割方法

在審

• 申請號: 202011496079.3
• 申請日: 2020-12-17
• 公開（公告）號: CN112614100A
• 公開（公告）日: 2021-04-06
• 發明（設計）人: 劉文靜;朱梅;王海博
• 申請（專利權）人: 山東易華錄信息技術有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/12;G06T7/13;G06T7/136;G06T5/00;G06T5/20
• 代理公司: 北京眾澤信達知識產權代理事務所(普通合伙) 11701
• 代理人: 張艷萍

本發明公開了一種海洋浮游生物圖像分割方法。其中，該方法包括：獲取第一圖像數據；根據所述第一圖像數據，計算所述第一圖像數據的梯度幅值；對所述第一圖像數據的梯度幅值進行非極大值抑制，得到第二圖像數據；根據所述第二圖像數據，區分圖像的邊緣。本發明解決了目前現有技術無法區分圖像之間的邊緣和偽邊緣的技術問題。

技術領域

本發明涉及圖像分割領域，具體而言，涉及一種海洋浮游生物圖像分割方法。

背景技術

隨著智能化水下拍攝設備的不斷發展，人們對水下成像系統所成像的質量和智能化程度要求越來越高。目前，針對海洋水下浮游生物拍攝成像的設備在進行水下作業時，水下攝像頭在水中成像圖像數據通常為連續拍攝的方式進行連續成像并通過處理器對圖像進行處理和識別。

但是，現有技術中的水下成像設備進行拍攝成像時,通常會對水下攝像頭拍攝到的浮游生物圖像進行直接顯示和分析，而無法根據海洋水下拍攝到的浮游生物的圖像進行分割和邊緣識別，即無法區分圖像與圖像、圖像之間的邊緣和偽邊緣。

針對上述的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

發明內容

本發明實施例提供了一種海洋浮游生物圖像分割方法，以至少解決目前現有技術無法區分圖像之間的邊緣和偽邊緣的技術問題。

根據本發明實施例的一個方面，提供了一種海洋浮游生物圖像分割方法，包括：獲取第一圖像數據；根據所述第一圖像數據，計算所述第一圖像數據的梯度幅值；對所述第一圖像數據的梯度幅值進行非極大值抑制，得到第二圖像數據；根據所述第二圖像數據，區分圖像的邊緣。

可選的，在獲取第一圖像數據之前，所述方法還包括：獲取原始圖像數據；對所述原始圖像數據進行高斯平滑濾波處理，生成所述第一圖像數據。

可選的，所述計算所述第一圖像數據的梯度幅值包括：利用soble算子進行所述第一圖像數據梯度幅值的計算。

可選的，所述對所述第一圖像數據的梯度幅值進行非極大值抑制，得到第二圖像數據包括：沿著所述第一圖像梯度方向對幅值進行非極大值抑制；根據抑制結果，保留所述第一圖像局部梯度值最大的點，生成所述第二圖像數據。

可選的，所述區分圖像的邊緣包括：利用雙閾值算法對所述第二圖像的邊緣和偽邊緣進行區分。

根據本發明實施例的另一方面，還提供了一種海洋浮游生物圖像分割裝置，包括：獲取模塊，用于獲取第一圖像數據；梯度模塊，用于根據所述第一圖像數據，計算所述第一圖像數據的梯度幅值；抑制模塊，用于對所述第一圖像數據的梯度幅值進行非極大值抑制，得到第二圖像數據；區分模塊，用于根據所述第二圖像數據，區分圖像的邊緣。

可選的，所述裝置還包括：獲取模塊，還用于獲取原始圖像數據；高斯模塊，用于對所述原始圖像數據進行高斯平滑濾波處理，生成所述第一圖像數據。

可選的，所述梯度模塊包括：計算單元，用于利用soble算子進行所述第一圖像數據梯度幅值的計算。

可選的，所述抑制模塊包括：抑制單元，用于沿著所述第一圖像梯度方向對幅值進行非極大值抑制；生成單元，用于根據抑制結果，保留所述第一圖像局部梯度值最大的點，生成所述第二圖像數據。

可選的，所述區分圖像的邊緣包括：利用雙閾值算法對所述第二圖像的邊緣和偽邊緣進行區分。

在本發明實施例中，采用獲取第一圖像數據；根據所述第一圖像數據，計算所述第一圖像數據的梯度幅值；對所述第一圖像數據的梯度幅值進行非極大值抑制，得到第二圖像數據；根據所述第二圖像數據，區分圖像的邊緣的方式，通過邊緣算法，達到了區分圖像數據的邊緣與偽邊緣的目的，進而解決了目前現有技術無法區分圖像之間的邊緣和偽邊緣的技術問題。

附圖說明