一种基于主动轮廓的声呐图像水雷目标识别方法技术

本发明专利技术涉及图像的自动目标识别领域，尤其涉及声呐图像的水雷目标识别方法。本发明专利技术包括提出超椭圆约束的主动轮廓模型、多相水平集的形状约束主动轮廓模型、基于主动轮廓模型的声呐图像水雷目标识别方法。本发明专利技术较一般目标识别方法的优点是：在噪声大的声呐图像中仍能满足识别水雷目标的要求，在水雷目标成像模糊的情况下仍能够得到水雷目标准确的轮廓。

【技术实现步骤摘要】
一种基于主动轮廓的声呐图像水雷目标识别方法
本专利技术涉及图像的自动目标识别领域，尤其涉及声呐图像的水雷目标识别方法。
技术介绍
声呐是测绘海底地貌的水下遥感设备，是海底测绘的有力工具。它的工作原理为：声脉冲从换能器发出，以球面波向远处传播，海底产生的反向散射波陆续传回换能器，通过图示设备显示回波信号，构成一幅反映海底地质特性的图像。如图1所示，声呐图像按灰度分布分为3个区域：回波区（目标区）、声影区和背景区。回波区的回波较强，是图像中较亮的区域，背景区回波弱，在图像中较暗，无回波区形成声影区，是图像中最暗的部分。声呐图像有以下特点：1、回波强度与结构受到诸多因素的影响而呈现强烈的变化。2、声呐图像一般噪声大，边缘差，形状畸变比较严重，图像强度不均匀。3、一般情况下，声影区的特征比较稳定。声呐图像的目标自动识别技术将数字图像处理与模式识别技术应用于水声领域，该研究领域在近几年才得到重视和发展。由于水下成像环境的复杂性，而且不同成像声呐系统在分辨率等参数上存在差异，目标所成的像受到目标本身的特性影响较大。所以水声图像的自动目标识别还集中在理论研究上，离实际应用尚有一定的距离。综合国内外本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于主动轮廓的声呐图像水雷目标识别方法，其特征在于，包括以下步骤：根据水雷目标的形状特征，在主动轮廓模型中引入超椭圆形状约束的水平集函数；根据声呐图像中目标声影区的特征，在主动轮廓模型中引入多相水平集函数，从而将声呐图像分为三个区域：背景区、目标区、声影区；以目标区和声影区的灰度均值之差最小作为演化目标，即水雷目标声影区的能量函数最小；对多相水平集的超椭圆约束的主动轮廓模型使用梯度下降法求解，得到主动轮廓模型的参数演化方程。

【技术特征摘要】
1.一种基于主动轮廓的声呐图像水雷目标识别方法，其特征在于，包括以下步骤：根据水雷目标的形状特征，在主动轮廓模型中引入超椭圆形状约束的水平集函数；根据声呐图像中目标声影区的特征，在主动轮廓模型中引入多相水平集函数，从而将声呐图像分为三个区域：背景区、目标区、声影区；以目标区和声影区的灰度均值之差最小作为演化目标，即水雷目标声影区的能量函数最小；对多相水平集的超椭圆约束的主动轮廓模型使用梯度下降法求解，得到主动轮廓模型的参数演化方程；所述超椭圆形状约束的水平集函数为：其中，(x0，y0)为超椭圆中心的坐标，a、b分别为超椭圆的长轴和短轴，θ为超椭圆的旋转角度；所述多相水平集函数引入的另一个水平集函数为：其中，(x0，y0)为超椭圆中心的坐标，a、b分别为超椭圆的长轴和短轴，θ为超椭圆的旋转角度。2.根据权利要求1所述的一种基于主动轮廓的声呐图像水雷目标识别方法，其特征在于，所述三个区域的划分具体为：当时表示声呐图像的背景区，当且时表示声呐图像的目标区，当且时表示声呐图像的声影区。3.根据权利要求1所述的一种基于主动轮廓的声呐图像水雷目标识别方法，其特征在于，所述水雷目标声影区的能量函数为：其中，c11...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱枫，郝颖明，李娟娟，吴清潇，高雷，
申请(专利权)人：中国科学院沈阳自动化研究所，
类型：发明
国别省市：辽宁;21