一種基于全景視覺(jué)的海上弱小目標(biāo)檢測(cè)方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及的是一種全景可見(jiàn)光圖像中的弱小目標(biāo)檢測(cè)方法，特別是涉及一種復(fù)雜海天背景下全景可見(jiàn)光圖像中的海上弱小目標(biāo)檢測(cè)方法。本發(fā)明包括：(1)邊緣檢測(cè)；(2)剔除無(wú)關(guān)邊緣信息；(3)確定候選圓心；(4)篩選最優(yōu)圓參數(shù)；(5)計(jì)算海天線附近局部區(qū)域的復(fù)雜度；(6)確定海上弱小目標(biāo)的位置。本發(fā)明可有效避免陽(yáng)光直射的干擾，保證海上弱小目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性。
【專利說(shuō)明】—種基于全景視覺(jué)的海上弱小目標(biāo)檢測(cè)方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及的是一種全景可見(jiàn)光圖像中的弱小目標(biāo)檢測(cè)方法，特別是涉及一種復(fù)雜海天背景下全景可見(jiàn)光圖像中的海上弱小目標(biāo)檢測(cè)方法。

【背景技術(shù)】
[0002]圖像視覺(jué)信息是人類從客觀世界獲得信息的主要來(lái)源之一。與傳統(tǒng)視覺(jué)系統(tǒng)視場(chǎng)較小不同，折反射全景視覺(jué)系統(tǒng)具有“成像一體化、360度大視場(chǎng)、旋轉(zhuǎn)不變性”等優(yōu)點(diǎn)，無(wú)需配備隨動(dòng)系統(tǒng)就可將周?chē)h(huán)境信息盡收眼底，能夠很好地滿足海洋環(huán)境下大范圍、遠(yuǎn)距離監(jiān)控的需求。在海域監(jiān)控領(lǐng)域，為了盡可能早地發(fā)現(xiàn)目標(biāo)以保證有足夠的反應(yīng)時(shí)間，一般要求在很遠(yuǎn)的距離上就能檢測(cè)到目標(biāo)，此時(shí)自身尺寸很大的目標(biāo)在成像平面上一般也只占幾十個(gè)甚至幾個(gè)像素，此時(shí)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)和識(shí)別的過(guò)程就稱為弱小目標(biāo)檢測(cè)。由于弱小目標(biāo)與常規(guī)目標(biāo)相比缺少形狀、顏色、紋理等信息，同時(shí)波浪的起伏、日光的反射折射、雨霧天的干擾都會(huì)對(duì)檢測(cè)產(chǎn)生不利影響，故海上弱小目標(biāo)檢測(cè)一直是目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤領(lǐng)域的難點(diǎn)問(wèn)題。
[0003]目前絕大多數(shù)的海上弱小目標(biāo)檢測(cè)工作都是針對(duì)紅外圖像開(kāi)展的，而基于可見(jiàn)光圖像的海上弱小目標(biāo)檢測(cè)的研究相對(duì)較少，基于全景可見(jiàn)光圖像的海上弱小目標(biāo)檢測(cè)工作更是罕見(jiàn)相關(guān)文獻(xiàn)報(bào)道。海洋環(huán)境下的可見(jiàn)光圖像中，背景動(dòng)態(tài)范圍大，目標(biāo)沒(méi)有突出的亮度特征，使得基于可見(jiàn)光圖像的弱小目標(biāo)檢測(cè)比紅外圖像復(fù)雜。同時(shí)，雖然全景圖像屬于可見(jiàn)光圖像范疇，但其基于雙曲面折反射逆投影光學(xué)原理成像，其成像的特殊性導(dǎo)致全景可見(jiàn)光圖像中的海上弱小目標(biāo)檢測(cè)有其自身的特點(diǎn)和難點(diǎn)，是目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域中極具挑戰(zhàn)性的課題。
[0004]針對(duì)海天背景下全景可見(jiàn)光圖像中弱小目標(biāo)檢測(cè)的復(fù)雜性和特殊性，本申請(qǐng)的發(fā)明人提出了一種基于全景視覺(jué)的海上弱小目標(biāo)檢測(cè)新方法，利用海上遠(yuǎn)景目標(biāo)必定首先出現(xiàn)在海天線上以及全景圖像中的海天線近似呈圓形的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了一種基于改進(jìn)霍夫圓變換的海天線提取方法，該方法通過(guò)自適應(yīng)閾值邊緣檢測(cè)、單窗口閾值法剔除無(wú)關(guān)邊緣、基于梯度信息確定候選圓心和篩選最優(yōu)圓參數(shù)等處理手段實(shí)現(xiàn)近似圓形海天線的提取，然后根據(jù)海天線的提取結(jié)果，設(shè)計(jì)了一種基于全景圖像局部區(qū)域復(fù)雜度的弱小目標(biāo)檢測(cè)算法。該方法實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜海天背景下全景可見(jiàn)光圖像中海天線附近的弱小目標(biāo)的有效檢測(cè)，檢測(cè)效果可靠。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明的目的在于提供一種檢測(cè)全景可見(jiàn)光圖像中的海上弱小目標(biāo)的方法。
[0006]本發(fā)明的目的是這樣實(shí)現(xiàn)的:
[0007]基于全景視覺(jué)的海上弱小目標(biāo)檢測(cè)方法，包括如下步驟:
[0008](I)邊緣檢測(cè)
[0009]對(duì)采集到的全景海域圖像(如圖1所示)進(jìn)行邊緣檢測(cè)得到邊緣二值圖像，其中邊緣檢測(cè)閾值自適應(yīng)確定。自適應(yīng)閾值的獲取方式為:
[0010]I)遍歷圖像像素點(diǎn)，求得各點(diǎn)處的χ方向與y方向的導(dǎo)數(shù):

【權(quán)利要求】
1.一種基于全景視覺(jué)的海上弱小目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征在于: (1)邊緣檢測(cè) 對(duì)采集到的全景圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)得到邊緣二值圖像，其中邊緣檢測(cè)閾值自適應(yīng)確定，自適應(yīng)閾值的獲取方式為: 1)遍歷圖像像素點(diǎn)，求得各點(diǎn)處的X方向與y方向的導(dǎo)數(shù):
其中Gx為水平方向?qū)?shù)，Gy為垂直方向的導(dǎo)數(shù)； 計(jì)算點(diǎn)U，y)處兩個(gè)導(dǎo)數(shù)的絕對(duì)值之和:
Gabs= |Gx| + |Gy| 其中Gabs為邊緣強(qiáng)度的值； 2)根據(jù)圖像像素點(diǎn)的總數(shù)目M，比例系數(shù)α，統(tǒng)計(jì)不同Gabs值對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)，按照Gabs的值從大到小的順序?qū)?duì)應(yīng)的像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)進(jìn)行累加，當(dāng)像素點(diǎn)數(shù)目累加值等于a M時(shí)，此時(shí)對(duì)應(yīng)的Gabs值即為所求的自適應(yīng)閾值； (2)剔除無(wú)關(guān)邊緣信息 對(duì)步驟(1)得到的邊緣二值圖像進(jìn)行基于單窗口閾值的無(wú)關(guān)邊緣剔除，得到剔除干擾后的邊緣圖像: 1)用大小為kXk的窗口，遍歷邊緣二值圖像，計(jì)算窗口內(nèi)邊緣點(diǎn)的數(shù)目； 2)設(shè)定閾值M,如果窗口內(nèi)非零點(diǎn)的數(shù)目大于閾值M,則認(rèn)為窗口內(nèi)非零點(diǎn)為無(wú)關(guān)信息而被從邊緣圖中刪除； (3)確定候選圓心 對(duì)步驟(2)得到的邊緣檢測(cè)圖，遍歷邊緣圖像的非O點(diǎn)，計(jì)算局部梯度以及梯度的方向θ (x, y)，在過(guò)點(diǎn)(χ, y)，斜率為tan Θ (x, y)的直線上,將距離點(diǎn)(x, y)在r~R之間的像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的累加器值加1，其中r = Rc1-Ar,!? = R0+Ar, R0為由先驗(yàn)知識(shí)預(yù)估的海天線半徑，累加器的值大于給定閾值且是局部極大值的像素點(diǎn)作為候選中心，將候選中心按照對(duì)應(yīng)的累加值大小降序排列； (4)篩選最優(yōu)圓參數(shù) 對(duì)步驟(3)確定的每個(gè)候選圓心，以Ar為半徑步長(zhǎng)，在r~R之間搜尋可能的邊緣點(diǎn)，當(dāng)半徑的邊緣點(diǎn)數(shù)目高于閾值時(shí)，將對(duì)應(yīng)的圓視為候選圓，得到多個(gè)候選圓，設(shè)定擇優(yōu)標(biāo)準(zhǔn):
取Q值最大的圓作為海天線提取結(jié)果； (5)計(jì)算海天線附近局部區(qū)域的復(fù)雜度 沿著步驟(4)確定的海天線建立二層嵌套窗口，二層嵌套窗口分為內(nèi)窗口和外窗口，內(nèi)窗口用于檢測(cè)目標(biāo)，內(nèi)窗口所在區(qū)域稱為目標(biāo)區(qū)域；外窗口用于區(qū)分目標(biāo)和背景，外窗口所在區(qū)域稱為局部區(qū)域；外窗口去除內(nèi)窗口后的區(qū)域稱為背景區(qū)域，進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)時(shí)，嵌套窗口沿海天線移動(dòng)，以弧扇型在海天線外圍平行分布，基于嵌套窗口計(jì)算圖像中各個(gè)局部區(qū)域的復(fù)雜度值:
RSS = [ ( μ τ- μ β) 2+ σ J]1/2 RSS為局部區(qū)域復(fù)雜度值，μτ、μΒ分別是目標(biāo)區(qū)域和背景區(qū)域的灰度均值，^代表局部區(qū)域方差，其中η為局部區(qū)域像素個(gè)數(shù),Ui為第i個(gè)像素的灰度值，u為局部區(qū)域灰度均值； (6)確定海上弱小目標(biāo)的位置 當(dāng)步驟(5)中得到的局部區(qū)域的復(fù)雜度值大于此閾值時(shí)，確認(rèn)此區(qū)域存在弱小目標(biāo)。
【文檔編號(hào)】G06T7/20GK104182992SQ201410407014
【公開(kāi)日】2014年12月3日 申請(qǐng)日期:2014年8月19日 優(yōu)先權(quán)日:2014年8月19日
【發(fā)明者】蘇麗, 尹義松, 夏桂華, 朱齊丹, 蔡成濤, 龐迪, 徐從營(yíng), 原新, 劉志林, 王立輝 申請(qǐng)人:哈爾濱工程大學(xué)