[发明专利]一种海面监测图像天水线坐标计算方法及装置在审
申请号: | 201510448127.4 | 申请日: | 2015-07-27 |
公开(公告)号: | CN105069814A | 公开(公告)日: | 2015-11-18 |
发明(设计)人: | 王学伟;罗先录;张乃莹;李建辉 | 申请(专利权)人: | 广东东软学院 |
主分类号: | G06T7/20 | 分类号: | G06T7/20;G06T7/00 |
代理公司: | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人: | 屈慧丽;曹志霞 |
地址: | 528225 广*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 海面 监测 图像 天水 坐标 计算方法 装置 | ||
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域,尤其涉及一种海面监测图像天水线坐标计算方法及装置。
背景技术
海面监测图像包含海天背景和舰船目标,远距离条件下的海面舰船目标成像面积小,信噪比低、并且缺乏明显的结构信息,处理过程中容易受到海面背景杂波的影响,严重影响目标识别效果。天水线提取是远距离弱小海面目标正确识别的关键。
天水线是海面监测图像中海面和天空的交界处,为一条直线,远距离观测时,目标一定位于天水线附近,反映在图像上就是目标的像平面纵坐标靠近天水线的纵坐标。只要确定天水线区域,就可以对海平面上的目标进行定位。确定天水线区域的优点可以抑制天水线区域外不必要的噪声及其他物体的干扰,同时可以减少执行目标定位与分割时的计算量。
提取天水线就是要计算出天水线的坐标,目前天水线坐标计算方法大致分为3类:
1、基于图像分割的方法,通过确定阈值分割海面和天空区域,提取天水线。然而区域分割的最佳阈值很难计算,影响了算法的处理效果;当气象条件恶劣时,图像质量严重下降,图像信噪比降低,使得阈值更难以确定,边缘检测效果不理想。
2、基于多尺度小波变换的方法,在不同尺度下,小波函数抑制噪声和提取边缘能力不同,小尺度下边缘定位准确,但噪声较强,边缘识别的可靠性低,大尺度下噪声得到很好抑制,边缘识别的可靠性提高,但边缘定位精度降低。由于需要在多个尺度上分析图像,计算量复杂,限制了算法的工程实用性。3、基于边缘点Hough变换的方法,利用Hough变换在边缘点图像中提取最长直线段,定位天水线。该方法具有天水线定位精度高、复杂海天背景适应性良好的优点。但是该方法要将笛卡尔坐标空间的线变换为极坐标空间中的点,然后扫描整个图像,实现共线边缘点聚类,因此计算量也很大。
对于海面监测系统而言,提取天水线是为了后续的目标检测和目标识别服务的,因此,计算天水线坐标要兼顾实时性和准确性两方面的要求,目前,上述三类方法在工程实用性方面都存在缺点。
发明内容
本发明实施例提供了一种海面监测图像弱小目标检测方法及装置,解决了目前的天水线坐标计算方法,所造成的实时性和准确性低下的技术问题。
本发明实施例提供的一种海面监测图像天水线坐标计算方法,包括:
根据采集的原始图像确定的坐标原点,进行矩形区域的确认,所述原始图像尺寸的宽度为W0个像素,总高度为H0个像素,所述矩形区域尺寸的宽度为W个像素,长度为H个像素;
对所述原始图像的原始图像纵坐标方向的每两个相邻的所述矩形区域的所述矩形区域尺寸范围内的灰度值总和求取灰度总和差值,所述原始图像中包括k个所述矩形区域;
根据所述灰度总和差值确定最大灰度总和差值对应的所述矩形区域的最后一行矩形区域纵坐标为天水线位置。
优选地,根据采集的原始图像确定的坐标原点,进行矩形区域的确认具体包括:
确定传感器采集的所述原始图像左上角为所述坐标原点,并进行矩形区域的确认。
优选地,对所述原始图像的原始图像纵坐标方向的每两个相邻的所述矩形区域的所述矩形区域尺寸范围内的灰度值总和求取灰度总和差值具体包括:
以所述H0=1为起始的所述原始图像纵坐标,沿着所述原始图像纵坐标方向依次按照预置公式计算每一个所述矩形区域尺寸范围内的灰度值总和;
对每两个相邻的所述矩形区域的所述灰度值总和求取k-1个所述灰度总和差值ΔS1,2,…,k-1。
优选地,所述预置公式为所述P(i,j)为第i行第j列像素的灰度值。
优选地,根据所述灰度总和差值确定最大灰度总和差值对应的所述矩形区域的最后一行矩形区域纵坐标为天水线位置具体包括:
判断所述最大灰度总和差值是否存在至少两个相等的所述最大灰度总和差值,若是,则确定两个相等所述最大灰度总和差值对应的所述矩形区域,并根据所述原始图像的中心纵坐标确定距离最相近的所述矩形区域的最后一行矩形区域纵坐标为天水线位置,若否,则根据所述灰度总和差值确定最大灰度总和差值对应的所述矩形区域的最后一行矩形区域纵坐标为天水线位置。
优选地,所述W和W0的像素个数一致,所述H为3个像素。
本发明实施例提供的一种海面监测图像天水线坐标计算装置,包括:
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