一种水面区域分割方法技术

本发明专利技术公开了一种水面区域分割方法，包括：将待分割灰度图像网格化后生成网格图像；对所述灰度图像进行边缘检测、自适应的阈值确定方法和形态学闭运算后得到图像纹理分布图；将所述网格图像中各个网格的中心区域作为稀疏采样的样本区域，使用灰度共生矩阵计算每个所述样本网格区域的纹理特征，得出特征向量图；使用支持向量机模型对所述特征向量图进行判定并生成判定网格图像；对所述判定网格图像采用投影直方图和横向合并技术，生成样本水区域区间；根据所述样本水区域区间在所述纹理密度分布图上进行泛洪填充，获得水区域图像。采用本发明专利技术的实施例能够去除拍摄过程中对图像带来的畸变影响、加速计算速度和更加精确地分割水面区域。

A method of surface area segmentation

The invention discloses a method, a surface segmentation region includes the gray image segmentation after gridding mesh image; image texture map, adaptive edge detection of the gray image threshold method and morphological operations; the central area of the respective grid image grid as a sample regional sparse sampling, using texture feature of gray level co-occurrence matrix is calculated for each of the sample grid area, the feature vector map; using support vector machine model to judge the feature vector graph and generate decision grid image; the determination of grid image using projection histogram and horizontal merger technology, water generating sample interval; according to the water sample interval in the texture density distribution map of flood water filling, regional image. The embodiment of the invention can remove the distortion effect on the image during the shooting process, speed up the calculation speed, and more accurately segment the surface area.

【技术实现步骤摘要】
一种水面区域分割方法
本专利技术涉及图像处理及图像分割领域，尤其涉及一种水面区域分割的方法。
技术介绍
随着计算机科学技术的不断发展，图像处理和图像分割逐渐形成了自己的科学体系，应用领域也不断扩大。现有水面分割技术中通常采用现有类似技术多是在无人驾驶车辆摄像头的倾斜拍摄系统中进行的，基于亮度和饱和度特征的方法，以天空为参照，在饱和度亮度空间中以天空为参照，通过天空在水面的倒影或直接以天空的饱和度为标签来寻找水面，同时使用RGB与HSV空间在色彩分布上进行检测，在HSV色彩空间中取亮度与饱和度的比值作为水体的颜色特征，使用支持向量机分辨水与非水区域辅助判，得到水面区域的图像判定。但是现有技术中仅仅基于亮度、饱和度和色彩的判断方法可靠性差，且受光照与水体浑浊度影响大，导致畸变因素和噪点多，不适用于有树影、光照易变和水污染的情况。仅仅使用支持向量机作为判定的方法不能确保判定水面区域的准确性。
技术实现思路
本专利技术提供一种水面区域分割方法，能够去除拍摄过程中对图像带来的畸变影响、加速计算速度和更加精确地分割水面区域。本专利技术的一个方面提供了一种水面区域分割方法，包括：S11、将待分割区域的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种水面区域分割方法，其特征在于，所述方法包括：S11、将待分割区域的灰度图像网格化后生成网格图像；利用Canny算子对所述灰度图像进行边缘检测，生成纹理密度分布图，对所述纹理密度分布图执行自适应的阈值确定方法和形态学闭运算后得到图像纹理分布图；所述网格图像中每个网格的大小为N*N，N为整数，且N大于或等于1；S12、将所述网格图像中各个网格的中心区域作为稀疏采样的样本区域，使用灰度共生矩阵计算每个所述样本区域的纹理特征，得出每个所述样本区域对应的特征向量图；S13、使用支持向量机模型对每一所述特征向量图进行判定并生成判定网格图像；S14、对每一所述判定网格图像采用投影直方图和横向合并技术，生...

【技术特征摘要】
1.一种水面区域分割方法，其特征在于，所述方法包括：S11、将待分割区域的灰度图像网格化后生成网格图像；利用Canny算子对所述灰度图像进行边缘检测，生成纹理密度分布图，对所述纹理密度分布图执行自适应的阈值确定方法和形态学闭运算后得到图像纹理分布图；所述网格图像中每个网格的大小为N*N，N为整数，且N大于或等于1；S12、将所述网格图像中各个网格的中心区域作为稀疏采样的样本区域，使用灰度共生矩阵计算每个所述样本区域的纹理特征，得出每个所述样本区域对应的特征向量图；S13、使用支持向量机模型对每一所述特征向量图进行判定并生成判定网格图像；S14、对每一所述判定网格图像采用投影直方图和横向合并技术，生成样本水区域区间；S15、根据所述样本水区域区间在所述图像纹理分布图上进行泛洪填充，获得水区域图像。2.根据权利要求1所述的水面区域分割方法，其特征在于，所述步骤S11之前还包括：S101、将原始彩色图像转变为灰度化图像；S102、对所述灰度化图像建立二维坐标系，并取Y方向上预定范围内的图像作为灰度图像，所述预定范围为所述灰度化图像的畸变部分。3.根据权利要求1所述的水面区域分割方法，其特征在于，所述步骤S11中，所述边缘检测的边缘像素为255，利用卷积核对所述边缘检测后的灰度图像求和，生成所述纹理密度分布图。4.根据权利要求1所述的水面区域分割方法，其特征在于，所述步骤S12中，所述特征向量图包括16维特征向量；所述灰度共生矩阵的四个特征值分别在四个角度的特征得出所述16维特征向量，生成所述特征向量图；所述四个角度包括0°、45°、90°和135°；所述四个特征值包括能量、熵、反差和同质性。5.根据权利要求1所述的水面区域分割方法，其特征在于，所述步骤S12中，所述稀疏采样通过选择所述网格图像的每一网格的中心区域作为样本区域，所述样本区域大小为M*M，M为整数，且M大于或等于1，且M小于N。6....

【专利技术属性】
技术研发人员：沈伟，
申请(专利权)人：广州市鑫广飞信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44