[發明專利]一種輪船圖標圖像疊加誤差的糾正方法

在審

• 申請號: 202110439499.6
• 申請日: 2021-04-23
• 公開（公告）號: CN113298725A
• 公開（公告）日: 2021-08-24
• 發明（設計）人: 傅超二;李學;徐志豪
• 申請（專利權）人: 杭州晟冠科技有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T5/50;G06K9/62
• 代理公司: 杭州周林知識產權代理事務所(普通合伙) 33439
• 代理人: 閆家偉

1.一種輪船圖標圖像疊加誤差的糾正方法，其特征在于，包括：

步驟一、獲取目標輪船同一時刻下的多幀圖標圖像，并進行降噪處理得到去模糊圖像；

步驟二、將所述去模糊圖像疊加，并進行二值化輸出圖像數據；

步驟三、利用神經網絡方法將所述圖像數據進行聚類，劃分為多個類區域數據；

步驟四、采用二維高斯濾波去除所述類區域的離散噪聲得到糾正圖像，并將所述糾正圖像進行拼接得到完整輪船圖標圖像。

2.如權利要求1所述的輪船圖標圖像疊加誤差的糾正方法，其特征在于，所述步驟一中降噪處理包括：

利用邊緣檢測算法對所述圖標圖像進行梯度化，以梯度圖為引導圖進行預濾波；

式中，D_i表示濾波后的圖像，i表示像素點，w_j表示以i點為中心的局部區塊，I表示梯度圖，a_j，b_j表示線性轉換參數，μ_j表示梯度圖像素均值，σ_j表示梯度圖像素方差，F_i表示圖標圖像，表示圖標圖像像素均值；

計算預濾波后圖像相鄰區塊的相似性系數，并對非局部均值濾波器的權值函數進行改進；

式中，w(i,j)表示權值系數，Z(i)表示加權因子，S表示相似性系數，q表示平滑系數，dist表示歐式距離。

3.如權利要求2所述的輪船圖標圖像疊加誤差的糾正方法，其特征在于，所述相似性系數的計算公式為：

式中，m,n表示相鄰區塊，μ_m表示m區塊的像素均值，μ_n表示n區塊的像素均值，σ_m²表示m區塊的像素方差，σ_n²表示n區塊的像素方差，σ_mn²表示m,n區塊的像素協方差，表示m區塊的像素方差，C₁,C₂,C₃表示極小參數。

4.如權利要求3所述的輪船圖標圖像疊加誤差的糾正方法，其特征在于，所述步驟二中圖像疊加包括：

根據圖像拍攝位置和角度將所述去模糊圖像坐標進行標定，再生成灰度圖；

采用梯度算子對所述灰度圖進行邊界提取；

分析所述去模糊圖像邊界與環境圖像之間存在的幾何偏差；

通過幾何變換修正去模糊圖像偏差得到修正圖像；

將所述修正圖像按照對應坐標疊加。

5.如權利要求4所述的輪船圖標圖像疊加誤差的糾正方法，其特征在于，所述邊界提取包括：

遍歷所述灰度圖，計算像素點的梯度模長；

將所述梯度模長大于模長閾值的點作為邊界點；

式中，f(x,y)表示當前點灰度值，g表示梯度模長。

6.如權利要求5所述的輪船圖標圖像疊加誤差的糾正方法，其特征在于，所述修正去模糊圖像偏差公式為：

式中，(X_D,X_D)表示誤差點實際坐標，為誤差點對應的圖像坐標，θ為偏差角度，dx為偏差水平增量，dy為偏差垂直增量。

7.如權利要求6所述的輪船圖標圖像疊加誤差的糾正方法，其特征在于，所述二值化包括：

對所述灰度圖的每一行進行歸一化處理，再整體進行二值化；

所述歸一化公式為

所述二值化公式為

其中，E表示歸一化后的數值，e表示歸一化前的數值，V_min表示最小灰度值，V_max表示最大灰度值，f表示二值化輸出值，g表示像素點灰度值，thres表示灰度閾值。