[发明专利]基于统计的声纳图像水下物体检测方法和系统

权利要求书

1.一种基于统计的声纳图像水下物体检测方法，其特征在于，包括：

S1：采集声纳检测图像，提取所述声纳检测图像中的高光区域；

S2：在所述高光区域周围的感兴趣区域中提取阴影区域；

S3：分别对所述高光区域和所述阴影区域进行分布参数估计，对分布参数估计的结果进行似然比检验和加权计算，根据加权计算结果得到水下物体检测结果。

2.根据权利要求1所述的基于统计的声纳图像水下物体检测方法，其特征在于：所述声纳检测图像通过合成孔径声纳采集得到。

3.根据权利要求1所述的基于统计的声纳图像水下物体检测方法，其特征在于：提取所述声纳检测图像中的高光区域，具体为：

对所述声纳检测图像去噪，使用四阶矩阵映射从去噪后的声纳检测图像中提取地图，对提取到的地图进行分割，对分割后的地图进行高亮过滤得到高光区域。

4.根据权利要求3所述的基于统计的声纳图像水下物体检测方法，其特征在于：所述使用四阶矩阵映射从去噪后的声纳检测图像中提取地图，具体为：

使用预设的四阶矩阵的无偏估计代替去噪后的声纳检测图像中每个像素的值，将得到四阶矩阵图作为提取的地图。

5.根据权利要求3所述的基于统计的声纳图像水下物体检测方法，其特征在于：所述对提取到的地图进行分割，具体为使用四区域分割法对提取到的地图进行分割。

6.根据权利要求3所述的基于统计的声纳图像水下物体检测方法，其特征在于：所述高亮过滤时使用的方法为基于非局部均值的散斑滤波。

7.根据权利要求1所述的基于统计的声纳图像水下物体检测方法，其特征在于：所述高光区域周围的感兴趣区域，具体为：

获取每个高光区域的中心位置，围绕每个所述高光区域的中心位置得到所述高光区域周围的感兴趣区域。

8.根据权利要求5所述的基于统计的声纳图像水下物体检测方法，其特征在于：在所述高光区域周围的感兴趣区域中提取阴影区域，具体为：

将使用四区域分割法得到的分割后的地图中的所有区域的周围的感兴趣区域作为训练集，使用所述训练集训练支持向量机模型；

将所述高光区域周围的感兴趣区域作为测试集输入训练完成的支持向量机模型中进行分类得到阴影区域。

9.根据权利要求1-8任一项所述的基于统计的声纳图像水下物体检测方法，其特征在于：所述对分布参数估计的结果进行似然比检验和加权计算，根据加权计算结果得到水下物体检测结果，具体为：

对所述高光区域的分布参数估计结果和所述阴影区域的分布参数估计结果进行似然合成并进行似然比检验，对所述高光区域和所述阴影区域经过似然比检验后的结果进行加权计算；

若加权计算结果大于预设阈值则将似然比检验结果作为水下物体检测结果。

10.一种基于统计的声纳图像水下物体检测系统，其特征在于：包括数据采集模块、高光区域提取模块、阴影区域提取模块和水下物体检测模块，

所述数据采集模块采集声纳检测图像，

所述高光区域提取模块提取所述声纳检测图像中的高光区域，

所述阴影区域提取模块在所述高光区域周围的感兴趣区域中提取阴影区域，

所述水下物体检测模块分别对所述高光区域和所述阴影区域进行分布参数估计，对分布参数估计的结果进行似然比检验和加权计算，根据加权计算结果得到水下物体检测结果。