[發明專利]一種可見光艦船尾跡圖像增強和檢測方法

在審

• 申請號: 202310361595.2
• 申請日: 2023-04-07
• 公開（公告）號: CN116630208A
• 公開（公告）日: 2023-08-22
• 發明（設計）人: 李玉祥;孫曉桐;張濤;楊雨晴;陳星豪;李君;朱正;史金輝
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工程大學
• 主分類號: G06T5/20
• 分類號: G06T5/20;G06T5/00;G06T5/10;G06T7/13;G06T7/44;G06T7/155;G06T5/30;G06T5/50
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種可見光艦船尾跡圖像增強和檢測方法，其特征在于：具體包括如下步驟：

S1：對可見光艦船尾跡圖像進行改進雙邊紋理濾波，增強尾跡紋理細節特征，并抑制噪聲；

S2：對增強后的灰度圖像進行改進Canny算子和形態學融合邊緣檢測，增強尾跡邊緣特征；

S3：對融合后邊緣圖像進行Hough變換，根據尾跡特征去除虛假尾跡，得到直線尾跡檢測結果。

2.根據權利要求1所述的一種可見光艦船尾跡圖像增強和檢測方法，其特征在于：所述步驟S1具體包括：

步驟S1.1：對可見光尾跡圖像進行雙邊紋理濾波，得到結構圖像，將原始圖像與結構圖像相減得到紋理細節圖像，其公式如下：

其中，BTF表示雙邊紋理濾波變換，記I為原始可見光尾跡圖像，uⁱ表示I中的粗尺度部分，也是下一級分解的輸入圖像，經過L級分解后，得到結構圖像u^L-1和紋理細節圖像dⁱ(i＝1,…,L-1)；

步驟S1.2：對分解后的紋理細節圖像dⁱ(i＝1,…,L-1)進行自適應增強變換，其公式如下：

其中，b和c控制增強的幅度，且0b1；

步驟S1.3：對結構圖像和增強變換后的紋理細節圖像合并，得到增強后圖像。

3.根據權利要求2所述的一種可見光艦船尾跡圖像增強和檢測方法，其特征在于：所述步驟S1.1中，所述雙邊紋理濾波用于可見光尾跡圖像結構紋理分解，其公式如下：

其中，I_v表示可見光尾跡圖像源圖像，v表示源圖像中的輸入像素點，u表示中心像素點，W_u為正則項，G_u和G_v分別表示像u和v處的紋理描述圖像，和分別是空間域核和圖像像素域核，均為典型的二維高斯函數，對源圖像進行雙邊紋理濾波得到結構圖像B_u。

4.根據權利要求1所述的一種可見光艦船尾跡圖像增強和檢測方法，其特征在于：所述步驟S2具體包括：

步驟S2.1：用改進的Canny算子對增強后的灰度圖像進行邊緣檢測，得到邊緣圖像I₁；

步驟S2.2：用形態學梯度算子對增強后的灰度圖像進行邊緣檢測，得到邊緣圖像I₂；

步驟S2.3：用小波融合技術對邊緣圖像I₁和I₂進行融合。

5.根據權利要求4所述的一種可見光艦船尾跡圖像增強和檢測方法，其特征在于：所述步驟S2.1中，所述改進的Canny算子，針對各個方向對中心點梯度幅度值的影響，在傳統Canny算子的基礎上，增加了45°和135°的對角模板，綜合原梯度信息和對角方向梯度信息，得到邊緣檢測圖像。

6.根據權利要求4所述的一種可見光艦船尾跡圖像增強和檢測方法，其特征在于：所述步驟S2.2具體包括：

步驟S2.2.1：對增強后的灰度圖像先進行閉運算，再進行開運算，濾除噪聲，其公式如下：

其中，I表示增強后的灰度圖像像素矩陣，B為結構元素，

步驟S2.2.2：對圖像J₁進行閉運算平滑處理，其公式如下：

J₂＝J₁·B(5)

步驟S2.2.3：對圖像J₂和圖像J₁分別進行膨脹、腐蝕運算，結果相減得到邊緣圖像，重建圖像，其公式如下：

其中grad₁為圖像J₂膨脹運算的結果，grad₂為圖像J₁腐蝕運算的結果，edge為邊緣圖像。