[发明专利]一种水下图像目标检测方法

说明书

本发明公开一种水下图像目标检测方法，分别提取水下图像中的颜色、灰度及深度信息，作为水下图像目标检测模型的输入。在水下图像目标检测模型中分别计算水下图像中每个像素点颜色、灰度及深度信息的全局对比度并融合，生成多信息融合全局对比度。当像素点的多信息融合全局对比度大于一定阈值时认为该点属于目标所在的图像区域，以此判别出目标所在的图像区域，实现水下图像目标检测。该方法将图像深度信息引入到水下图像目标检测中，并通过与颜色、灰度信息的融合，能够克服水下高散射、强衰减光学环境中目标难以检测的瓶颈问题，准确地检测出水下图像目标。

技术领域

本发明涉及一种利用光学成像法而实现的水下图像目标检测方法，具体是利用水下图像颜色、灰度、深度信息多信息融合全局对比度实现水下图像目标检测的方法，属于图像处理技术领域。

背景技术

水下光学环境较为复杂，水下成像所面临的主要问题是：①水下成像光线的衰减、②水下成像光线的散射。在所成水下图像上表现为：①水下图像颜色信息畸变、②水下图像强度衰减及非均匀分布、③水下图像模糊。而目前的图像目标检测方法多是面向大气环境中清晰的图像，难以适应水下图像的特点，造成水下图像目标检测的正确率较低。为了解决这一问题，目前所采用的方法多是基于预处理的技术手段(如水下图像增强、水下图像恢复)以提高水下图像的质量，或通过引入视频序列中的运动信息以提高运动目标检测的准确性。如，文献[Foresti G L,Gentili S.A vision based systemfor objectdetectionin underwater images.International Journal of Pattern Recognitionand Artificial Intelligence,2000,14(02):167-188.]将水下图像恢复作为预处理并配合水下目标检测方法实现的水下图像目标检测。文献[王猛,杨杰,白洪亮.基于区域分割的水下目标实时识别系统.计算机仿真,2005,22(8):101-105.]首先运用去噪、图像均衡等方法对实时摄取的水下图像进行预处理，随后采用OTSU方法进行水下图像分割，以检测水下图像目标。文献[Walther D,Edgington D R,Koch C.Detection and tracking ofobjects in underwater video[C]CVPR2004,2004,1:I-544-I-549Vol.1.]提出了一种利用水下视频图像中的运动信息而检测运动图像目标的方法。上述方法所存在主要问题在于：①采用预处理的方法易引入新的噪声或导致水下图像的畸变，难以有效地提高水下图像目标检测的正确率，且会造成算法复杂度的显著提高。②采用运动信息的水下目标检测算法仅对视频运动目标有效，无法检测出单幅图像中的静态图像目标。

发明内容

发明目的：针对现有图像目标检测方法及水下图像目标检测方法在水下图像目标检测中所存在的问题，并考虑单幅水下图像中所包含的深度信息，综合利用水下图像中目标-背景在颜色信息上的对比度、目标-背景在灰度信息上的对比度、目标-背景在深度信息上的对比度，本发明提供了一种利用灰度、颜色及深度全局对比度及多信息融合全局对比度的水下图像目标检测方法。

技术方案：一种水下图像目标检测方法，包括如下部分：

(1)分别提取水下图像中的颜色、灰度及深度信息。

颜色信息选用水下图像L*a*b颜色空间中的颜色矢量[L，a，b]，灰度信息选用原始水下图像的灰度信息，深度信息由本发明所公开的基于图像分割的水下图像深度信息计算方法得到：

在人工光区域中：

如果x∈Π_a

在自然光区域中：

如果x∈Π_b

(2)水下图像颜色、灰度及深度信息全局对比度计算方法。