[发明专利]一种基于扩散映射的侧扫声呐图像目标非监督探测方法

摘要

本发明公开了一种基于扩散映射的侧扫声呐(Side Scan Sonar,SSS)图像目标非监督探测方法，包括计算SSS图像的灰度直方图，统计得到其第一个波峰的灰度g，将SSS图像中灰度小于g的像素的位置标记为阴影区域，并记录阴影的位置；构建高斯金字塔图像(Gl)Ll＝0，随机采样，且随机采样时忽略阴影位置；对采样数据进行扩散映射计算，得到采样数据的扩散坐标及其特征向量；根据数据扩展方法将采样数据扩展至原始数据，得到原始数据的扩散坐标Y；计算扩散距离D；在SSS图像的像素邻域内计算目标得分，输出目标探测结果。本发明提高了计算效率，有效实现了侧扫声呐图像中目标的探测，提高了目标探测的精度；且通过多层SSS图像的探测弥补了随机采样可能造成目标探测失败的缺陷。

主权项

一种基于扩散映射的侧扫声呐图像目标非监督探测方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步：计算SSS图像的灰度直方图，统计得到其第一个波峰的灰度g，将SSS图像中灰度小于g的像素的位置标记为阴影区域，并记录阴影的位置；第二步：构建高斯金字塔图像(Gl)Ll＝0，其中G0为原始SSS图像；随机采样时，忽略阴影区域的像素；在低尺度的金字塔图像采用较高的采样率，而在高尺度的金字塔图像采用较低的采样率；第三步：对采样数据进行扩散映射计算，得到采样数据的扩散坐标及其特征向量；第四步：应用第三步的特征向量根据数据扩展方法将采样数据扩展至原始数据，得到原始数据的扩散坐标Y；第五步：再计算扩散坐标Y的扩散距离D；第六步：根据扩散距离D在SSS图像的像素邻域内计算目标得分，目标得分的公式如下：c=1-exp{-1kΣτ=1kD(pi,pj)/2σk1+3×dposition(pi,pj)}]]>式中，dposition为欧几里得距离，D为扩散距离，σk为D的k近邻个值的方差；根据目标得分c给定一个阈值τl，实现目标探测；当l>0时，τl取目标得分95％的置信区间；当l＝0时，取一硬阈值τ对探测结果进行平滑处理；第七步：当l<L时，对每层SSS图像重复第二步‑第六步；当l＝0时，输出目标探测结果。