[發(fā)明專利]一種水面目標(biāo)陰影的提取方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202111041306.8 | 申請(qǐng)日: | 2021-09-07 |
| 公開(公告)號(hào): | CN113870298A | 公開(公告)日: | 2021-12-31 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 王培元;柳碧輝;關(guān)欣 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 中國人民解放軍海軍航空大學(xué) |
| 主分類號(hào): | G06T7/136 | 分類號(hào): | G06T7/136;G06T7/90;G06T7/60;G06T7/11 |
| 代理公司: | 北京清亦華知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11201 | 代理人: | 廖元秋 |
| 地址: | 264001 山*** | 國省代碼: | 山東;37 |
| 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 水面 目標(biāo) 陰影 提取 方法 裝置 電子設(shè)備 存儲(chǔ) 介質(zhì) | ||
1.一種水面目標(biāo)陰影的提取方法,其特征在于,包括:
獲取水面目標(biāo)的RGB圖像,將所述RGB圖像轉(zhuǎn)換為HSV模型;
根據(jù)預(yù)設(shè)的高斯核函數(shù),對(duì)所述HSV模型建立圖像金字塔;
對(duì)所述圖像金字塔中各尺度下的亮度V分量圖層分別建立對(duì)應(yīng)的SR顯著圖;
將所述SR顯著圖轉(zhuǎn)換為相同尺度;
對(duì)轉(zhuǎn)換后的所述SR顯著圖中各像素點(diǎn)坐標(biāo)進(jìn)行開方,對(duì)相同位置的所述像素點(diǎn)坐標(biāo)開方后的結(jié)果求和作為所述像素點(diǎn)合并后的坐標(biāo),以得到合并后的圖像;
確定分割閾值,根據(jù)所述分割閾值將所述合并后的圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像,以得到所述RGB圖像中的陰影區(qū)域提取結(jié)果。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述高斯核函數(shù)表達(dá)式如下:
其中,m為濾波模板的長,n為濾波模板的寬,σ∈[0,1]為帶寬。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于,所述圖像金字塔中包含各個(gè)尺度下的三個(gè)分量圖層,其中所述圖像金字塔中任一尺度下第t個(gè)分量圖層各像素點(diǎn)的坐標(biāo)計(jì)算表達(dá)式如下:
fr(x,y,t)=G(m,n,σ)*IHSV(x1/r,y1/r,t)
其中,t=1,2,3代表HSV模型中三個(gè)圖層分量,1代表色調(diào)H,2代表飽和度S,3代表亮度V;r=1,2,4,8...,R表示不同的尺度分母,R=2q,q=0,1,2…;fr(x,y,t)代表圖像金字塔中1/r尺度下第t個(gè)分量的像素點(diǎn)(x,y)的坐標(biāo);1≤x≤M/r,1≤y≤N/r分別為1/r尺度下的像素點(diǎn)(x,y)坐標(biāo)取值范圍,M/r,N/r分別表示1/r尺度下各分量圖層的長和寬;IHSV(x,y,t)代表HSV模型中第t個(gè)分量的像素點(diǎn)(x,y)的坐標(biāo)。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法,其特征在于,所述對(duì)所述圖像金字塔中各尺度下的亮度V分量圖層分別建立對(duì)應(yīng)的SR顯著圖,包括:
在每個(gè)尺度下分別得到所述HSV模型V分量的頻域函數(shù)Fr(x,y,t),利用譜殘差SR模型,得到每個(gè)尺度下V分量圖層的對(duì)應(yīng)顯著圖Sr;
其中每張顯著圖Sr中各像素點(diǎn)Sr(x,y,t)坐標(biāo)計(jì)算表達(dá)式如下:
其中,t=3代表V分量圖層;
算子Tran2表示離散變換,算子Tran2-1表示離散反變換,算子P表示求相位譜,*表示卷積,算子E表示求均值;wG為基于目標(biāo)尺度的自適應(yīng)高斯加權(quán)矩陣;
σxy為點(diǎn)(x,y)的帶寬:
σxy=Rxy,
其中,Rxy為點(diǎn)(x,y)的目標(biāo)尺度;
自適應(yīng)高斯核加權(quán)矩陣wG中每個(gè)元素值計(jì)算表達(dá)式如下:
其中,1≤i≤m1,1≤j≤n1,m1=n1=2k+1,m1和n1分別為動(dòng)態(tài)模板長和寬,k=Rxy。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法,其特征在于,所述將所述SR顯著圖轉(zhuǎn)換為相同尺度采用線性插值算子Lin,表達(dá)式如下:
Sr(x,y,t)=Lin(Sr(x,y,t))
其中,t=3代表V分量圖層;轉(zhuǎn)換后,各顯著圖均恢復(fù)為所述RGB圖像的尺寸。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法,其特征在于,所述合并后的圖像中任一像素點(diǎn)坐標(biāo)計(jì)算表達(dá)式如下:
該專利技術(shù)資料僅供研究查看技術(shù)是否侵權(quán)等信息,商用須獲得專利權(quán)人授權(quán)。該專利全部權(quán)利屬于中國人民解放軍海軍航空大學(xué),未經(jīng)中國人民解放軍海軍航空大學(xué)許可,擅自商用是侵權(quán)行為。如果您想購買此專利、獲得商業(yè)授權(quán)和技術(shù)合作,請(qǐng)聯(lián)系【客服】
本文鏈接:http://www.szxzyx.cn/pat/books/202111041306.8/1.html,轉(zhuǎn)載請(qǐng)聲明來源鉆瓜專利網(wǎng)。
- 目標(biāo)檢測(cè)裝置、學(xué)習(xí)裝置、目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)及目標(biāo)檢測(cè)方法
- 目標(biāo)監(jiān)測(cè)方法、目標(biāo)監(jiān)測(cè)裝置以及目標(biāo)監(jiān)測(cè)程序
- 目標(biāo)監(jiān)控系統(tǒng)及目標(biāo)監(jiān)控方法
- 目標(biāo)跟蹤方法和目標(biāo)跟蹤設(shè)備
- 目標(biāo)跟蹤方法和目標(biāo)跟蹤裝置
- 目標(biāo)檢測(cè)方法和目標(biāo)檢測(cè)裝置
- 目標(biāo)跟蹤方法、目標(biāo)跟蹤裝置、目標(biāo)跟蹤設(shè)備
- 目標(biāo)處理方法、目標(biāo)處理裝置、目標(biāo)處理設(shè)備及介質(zhì)
- 目標(biāo)處理方法、目標(biāo)處理裝置、目標(biāo)處理設(shè)備及介質(zhì)
- 目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)及目標(biāo)跟蹤方法
- 一種陰影檢測(cè)的方法、裝置及視頻圖像處理系統(tǒng)
- 陰影光譜模擬方法
- 一種計(jì)算光照?qǐng)D的靜態(tài)陰影和動(dòng)態(tài)陰影融合的方法及裝置
- 一種視點(diǎn)依賴的陰影貼圖創(chuàng)建方法
- 血管內(nèi)圖像中的陰影的檢測(cè)與驗(yàn)證
- 陰影繪制方法、裝置、終端以及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)
- 文檔陰影去除方法及裝置
- 一種文字陰影效果實(shí)現(xiàn)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)
- 一種在Android平臺(tái)實(shí)現(xiàn)個(gè)性化陰影的方法及系統(tǒng)
- 一種城市可見光遙感圖像陰影去除的弱監(jiān)督方法





