[發明專利]一種基于激光檢測技術的水下目標識別系統

有效

• 申請號: 202110023550.5
• 申請日: 2021-01-08
• 公開（公告）號: CN112926381B
• 公開（公告）日: 2022-06-21
• 發明（設計）人: 劉興高;任洪男;王文海;張志猛;張澤銀
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G06V10/764
• 分類號: G06V10/764;G06V10/30;G06V20/00;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 邱啟旺

1.一種基于激光檢測技術的水下目標識別系統，包括激光雷達、數據庫以及上位機，激光雷達、數據庫以及上位機依次相連；其特征在于：所述激光雷達對所檢測水下區域進行照射掃描獲取圖片數據，之后所述數據庫存儲檢測到的圖片數據，最終所述上位機從數據庫中提取數據并對數據進一步處理；所述上位機包括以下幾個模塊：圖像數據處理模塊，用于對檢測到的圖像進行降噪和數據增強操作，解決水下視野模糊導致圖像數據不理想的問題；特征提取模塊，用智能算法提取圖片特征，解決所拍攝物體輪廓不清的問題；檢測識別模塊，用于進行目標識別；結果顯示模塊，用于將目標識別的結果在上位機上進行顯示；

所述圖像數據處理模塊用于對檢測到的圖像進行降噪且進行數據增強操作，解決水下視野模糊導致圖像數據不理想的問題，具體采用如下過程完成：

(1.1)從數據庫中采集N張帶有噪聲的灰度圖像，取其灰度值為x_i,i＝1,2,...,N，作為訓練樣本；

(1.2)對上述灰度值取對數，得到對數變換后的灰度值：y_i＝g×ln(1+x_i)，其中y_i表示第i張圖像對數變換后的灰度值，g表示對數變換系數；

(1.3)將對數變換后的圖像與原圖像混合在一起，作為新的訓練樣本n_j,j＝1,2,...,2N；

(1.4)在圖像拍攝過程中由于各種原因會造成圖像退化，圖像退化模型如下：

g(x,y)＝h(x,y)★f(x,y)+η(x,y)

其中，★為卷積符號，f(x,y)為輸入圖像，g(x,y)為退化圖像，h(x,y)為退化函數，η(x,y)為加性噪聲，將上式進行傅里葉變換有：

G(u,v)＝H(u,v)F(u,v)+N(u,v)

其中，G(u,v)，H(u,v)，F(u,v)，N(u,v)分別為g(x,y)，h(x,y)，f(x,y)，η(x,y)的傅里葉變換形式；根據傅里葉變換的特性，空間域中的卷積相當于頻率域中的乘積；

(1.4.1)如果不考慮退化函數，圖像退化模型就簡化為圖像噪聲模型：

g(x,y)＝f(x,y)+η(x,y)

圖像增強問題成為單純的圖像去噪問題；

(1.4.2)如果不考慮加性噪聲，圖像退化模型就簡化為：

g(x,y)＝h(x,y)＊f(x,y)

此時可通過傅里葉變化以及陣列除法獲得恢復后的圖像頻譜；

(1.4.3)如果退化函數和加性噪聲都考慮，圖像退化模型導出的恢復模型即為：

其中，S_η(u,v)＝|N(u,v)|²為噪聲的功率譜，S_f(u,v)＝|F(u,v)|²為輸入圖像的功率譜，為恢復后的圖像頻譜；

所述特征提取模塊用智能算法提取圖片特征，解決所拍攝物體輪廓不清的問題，采用如下過程完成：

(2.1)利用水平、豎直差分算子對圖像每個像素進行濾波以求得I_x,I_y，進而求得圖像域中點(x,y)上的對稱半正定矩陣M_I：

其中，I(x,y)為圖像像素，I_x，I_y為I(x,y)的偏導數，為張量積符號，為梯度符號，M_I為推導出的對稱半正定矩陣；

(2.2)利用窗口函數W(x,y)對M_I進行運算得M：

其中，W(x,y)為窗口函數，∑為求和符號，M為M_I與窗口函數相乘求和后矩陣；

(2.3)利用M計算對應于每個像素的角點響應值R：

R＝detM-α(traceM)²

其中，detM為矩陣M的行列式，traceM為矩陣M的跡，α為一常數；

(2.4)設定R的閾值,小于閾值的R置為零；

(2.5)在點(x,y)的領域內進行非最大值抑制，局部最大值點即為圖像的角點；

所述檢測識別模塊用于進行目標識別，采用如下過程完成：

(3.1)在采樣時刻t采集得到激光雷達獲取的圖像；

(3.2)將圖像經過降噪以及增強處理后得到新的圖像；

(3.3)將新獲取的圖像利用角點檢測，獲取目標的分類信息。