一種水下海參圖像處理方法及系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其設(shè)及一種基于限制對比度自適應(yīng)直方圖均衡 化算法和小波變換算法的水下海參圖像處理方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 數(shù)字圖像由于成像系統(tǒng)、圖像采集系統(tǒng)W及傳輸系統(tǒng)的不完善，往往存在大量的 噪聲而不能在視覺系統(tǒng)中直接使用，必須先對其進(jìn)行灰度校正、噪聲過濾等圖像處理操作。 圖像處理與分析是機(jī)器視覺的核屯、部分。其中，圖像處理的目的是為了消除噪聲，抑制背景 并突出目標(biāo)物；而圖像分析的最終目的則是實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的提取與識別，而為了達(dá)到該一目的， 首先需要將目標(biāo)與背景分割開，然后對目標(biāo)進(jìn)行表達(dá)和描述，對特征進(jìn)行提取，最后利用模 式識別技術(shù)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)物的識別。
[0003] 但是，水下環(huán)境具有特殊性，水作為傳播介質(zhì)也具有一些特性，因此在水下光視覺 的研究中遇到一些典型的問題，例如，復(fù)雜的成像環(huán)境使水下海參圖像對各種噪聲和干擾 比較敏感，造成獲取水下海參圖像成像質(zhì)量不高而且信息冗余；在不同光照條件下，懸浮物 W及水流等因素都給最終的視覺任務(wù)帶來很大的影響。但光視覺有其他方法所不能比擬的 優(yōu)點(diǎn)；直觀，信息量大，處理方法多樣，并不斷產(chǎn)生新的算法。因此，水下海參圖像處理算法 漸漸成為當(dāng)今的研究熱點(diǎn)。
[0004] 鑒于水下海參圖像信噪比低、邊緣模糊等特點(diǎn)，如何提供一種不僅可W處理普天 場景的圖像，還可W處理圖像數(shù)據(jù)復(fù)雜的水下海參圖像的處理方法及系統(tǒng)，具有較高的研 究價(jià)值和實(shí)際意義。
[0005] 海參的價(jià)值海參（Sea州州mbers,holothurians)屬于棘皮動物口 (Echinodermata)、海參綱化olothuroidea)，是海洋中常見但非常重要的無脊椎動物。全球 約有1200種海參分布于世界各大洋的潮間帶至萬米水深的海域，絕大多數(shù)營地棲生活附 著在礁石、泥沙及海藻重生的地帶，我國海域分布的有140多種，其中能食用的僅20種，占 世界能食用海參種類的二分之一。海參具有很高的營養(yǎng)價(jià)值，與其他食物相比，海參的蛋白 質(zhì)含量高，脂肪含量低，氨基酸含量豐富，特別是人體必需氨基酸，并含有多種微量元素，如 巧、儀鹽及鐵、鋪等，是理想的滋補(bǔ)保健品。
[0006]目前常用的海參捕撰方法有拖網(wǎng)捕撰和人工潛水捕撰，拖網(wǎng)捕撰不僅造成海參的 過多捕撰還破壞了海洋的生態(tài)環(huán)境，造成了海參資源銳減；人工捕撰則對潛水員的生命有 著嚴(yán)重的威脅。因此隨著人類對海洋的研究，越來越多的國內(nèi)外學(xué)者把精力投入到了水下 機(jī)器人的研究，利用機(jī)器視覺技術(shù)識別定位水下目標(biāo)引導(dǎo)水下機(jī)器人工作有著很廣闊的前 景，而數(shù)字圖像處理是機(jī)器視覺中的基礎(chǔ)技術(shù)，因此能夠研究出一種處理水下海參圖像的 算法尤為重要。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 鑒于上述問題，提出了本發(fā)明W便提供一種克服上述問題或者至少部分地解決或 者減緩上述問題的水下海參圖像處理方法及系統(tǒng)。
[000引根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，提供了一種水下海參圖像處理方法，該方法包括：
[0009] 獲取待處理的水下海參圖像，并將所述水下海參圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像；
[0010] 采用限制對比度自適應(yīng)直方圖均衡化算法對所述灰度圖像進(jìn)行對比度增強(qiáng)，得到 增強(qiáng)后的灰度圖像；
[0011] 采用小波變換算法對所述增強(qiáng)后的灰度圖像進(jìn)行圖像去噪。
[0012] 可選的，所述采用限制對比度自適應(yīng)直方圖均衡化算法對所述灰度圖像進(jìn)行對比 度增強(qiáng)，包括：
[0013] 將所述灰度圖像平均分割為多個(gè)預(yù)設(shè)大小的子區(qū)域；
[0014] 獲取每個(gè)子區(qū)域的限制對比度直方圖；
[0015] 對每個(gè)子區(qū)域的限制對比度直方圖進(jìn)行直方圖均衡化。
[0016] 可選的，所述獲取每個(gè)子區(qū)域的限制對比度直方圖，包括：
[0017] 根據(jù)每個(gè)子區(qū)域的灰度級數(shù)量及每個(gè)灰度級包含的像素?cái)?shù)，繪制各子區(qū)域的灰度 直方圖；
[001引根據(jù)各子區(qū)域的像素?cái)?shù)W及各子區(qū)域的灰度級數(shù)量，計(jì)算各子區(qū)域的灰度直方圖 中每個(gè)灰度級的平均像素?cái)?shù)；
[0019] 根據(jù)所述各子區(qū)域的灰度直方圖中每個(gè)灰度級的平均像素?cái)?shù)W及預(yù)設(shè)截取限制 系數(shù)，確定各子區(qū)域的灰度直方圖中每個(gè)灰度級的截取限制像素?cái)?shù)；
[0020] 根據(jù)所述各子區(qū)域的灰度直方圖中每個(gè)灰度級的截取限制像素?cái)?shù)，計(jì)算各子區(qū)域 的灰度直方圖中所有灰度級截取出的總像素?cái)?shù)量；
[0021] 根據(jù)各子區(qū)域的灰度直方圖中所有灰度級截取出的總像素?cái)?shù)量W及各子區(qū)域的 灰度級數(shù)量，計(jì)算各子區(qū)域的灰度直方圖中每個(gè)灰度級的平均分配像素?cái)?shù)；
[0022] 根據(jù)各子區(qū)域的灰度直方圖中每個(gè)灰度級的平均分配像素?cái)?shù)W及各子區(qū)域的灰 度直方圖中每個(gè)灰度級的截取限制像素?cái)?shù)進(jìn)行像素分配，得到各子區(qū)域的限定對比度灰度 直方圖。
[0023] 可選的，所述根據(jù)各子區(qū)域的灰度直方圖中每個(gè)灰度級的平均分配像素?cái)?shù)W及各 子區(qū)域的灰度直方圖中每個(gè)灰度級的截取限制像素?cái)?shù)進(jìn)行像素分配，得到各子區(qū)域的限定 對比度灰度直方圖，包括：
[0024] SA1、判斷一個(gè)子區(qū)域的灰度直方圖中一個(gè)灰度級包含的像素?cái)?shù)是否大于該灰度 級的截取限制像素?cái)?shù)；若是，則執(zhí)行步驟SA2 ;否則，執(zhí)行步驟SA3 ;
[0025] SA2、將該灰度級包含的像素?cái)?shù)分配為該灰度級的截取限制像素?cái)?shù)，得到該子區(qū)域 的限定對比度灰度直方圖中該灰度級包含的像素?cái)?shù)，并執(zhí)行步驟SA6 ;
[0026] SA3、判斷該灰度級包含的像素?cái)?shù)與該灰度級的平均分配像素?cái)?shù)之和是否大于或 等于該灰度級的截取限制像素?cái)?shù)；若是，則執(zhí)行步驟SA4 ;否則，執(zhí)行步驟SA5 ;
[0027] SA4、將該灰度級包含的像素?cái)?shù)分配為該灰度級的截取限制像素?cái)?shù)，得到該子區(qū)域 的限定對比度灰度直方圖中該灰度級包含的像素?cái)?shù)，并執(zhí)行步驟SA6 ;
[002引 SA5、將該灰度級包含的像素?cái)?shù)分配為該灰度級包含的像素?cái)?shù)與該灰度級的平均 分配像素?cái)?shù)之和，得到該子區(qū)域的限定對比度灰度直方圖中該灰度級包含的像素?cái)?shù)，并執(zhí) 行步驟SA6 ;
[0029] SA6、判斷該子區(qū)域的灰度直方圖中所有灰度級包含的像素?cái)?shù)是否均完成分配，若 是，則執(zhí)行步驟SA7 ;否則，返回步驟SA1 ;
[0030] SA7、判斷各子區(qū)域的限定對比度灰度直方圖是否完成，若是，則執(zhí)行對每個(gè)子區(qū) 域的限制對比度直方圖進(jìn)行直方圖均衡化的步驟；否則，返回步驟SA1。
[0031] 可選的，所述采用小波變換算法對所述增強(qiáng)后的灰度圖像進(jìn)行圖像去噪，包括：
[0032] 采用小波函數(shù)對所述增強(qiáng)后的灰度圖像進(jìn)行分解，得到增強(qiáng)后的灰度圖像的低頻 子帶近似圖像W及所述增強(qiáng)后的灰度圖像在水平邊緣、垂直邊緣和對角線邊緣的高頻子帶 細(xì)節(jié)圖像；
[0033] 提取所述灰度圖像的默認(rèn)闊值，根據(jù)所述默認(rèn)闊值對所述增強(qiáng)后的灰度圖像在對 角線邊緣的高頻子帶細(xì)節(jié)圖像進(jìn)行闊值去噪；
[0034] 將所述增強(qiáng)后的灰度圖像的低頻子帶近似圖像、在水平邊緣和垂直邊緣的高頻子 帶細(xì)節(jié)圖像W及闊值去噪后的在對角線邊緣的高頻子帶細(xì)節(jié)圖像進(jìn)行小波重構(gòu)，得到小波 變換后的水下海參圖像。
[0035] 可選的，所述采用小波函數(shù)對所述增強(qiáng)后的灰度圖像進(jìn)行分解，包括：
[0036] 對所述增強(qiáng)后的灰度圖像的每一行和每一列分別進(jìn)行低通濾波處理；
[0037] 對所述增強(qiáng)后的灰度圖像的每一行和每一列分別進(jìn)行高通濾波處理；
[003引將低通濾波和高通濾波后的圖像分別進(jìn)行隔點(diǎn)抽樣，得到所述增強(qiáng)后的灰度圖像 的低頻子帶近似圖像W及所述增強(qiáng)后的灰度圖像在水平邊緣、垂直邊緣和對角線邊緣的高 頻子帶細(xì)節(jié)圖像。
[0039] 根據(jù)本發(fā)明的另一個(gè)方面，提供了一種水下海參圖像處理系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：
[0040] 獲取單元，用于獲取待處理的水下海參圖像；
[0041] 灰度轉(zhuǎn)化單元，用于將所述獲取單元獲取到的水下海參圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像；
[0042] 第一處理單元，用于采用限制對比度自適應(yīng)直方圖均衡化算法對所述灰度圖像進(jìn) 行對比度增強(qiáng)，得到增強(qiáng)后的灰度圖像；
[0043] 第二處理單元，用于采用小波變換算法對所述增強(qiáng)后的灰度圖像進(jìn)行圖像去噪。
[0044] 可選的，所述第一處理單元包括：
[0045] 分割模塊，用于將所述灰度圖像平均分割為多個(gè)預(yù)設(shè)大小的子區(qū)域；
[0046] 獲取模塊，用于獲取每個(gè)子區(qū)域的限制對比度直方圖；
[0047] 均衡化模塊，用于對每個(gè)子區(qū)域的限制對比度直方圖進(jìn)行直方圖均衡化。
[0048] 可選的，所述第二處理單元包括：
[0049] 小波分解模塊，用于采用小波函數(shù)對所述增強(qiáng)后的灰度圖像進(jìn)行分解，得到增強(qiáng) 后的灰度圖像的低頻子帶近似圖像W及所述增強(qiáng)后的灰度圖像在水平邊緣、垂直邊緣和對 角線邊緣的高頻子帶細(xì)