The invention discloses a sea area extraction method based on linear segmentation, which realizes the detection of sea antenna and the extraction of sea area by combining weighted texture and context features. The method uses weighted texture to model the image and extract sea-sky area, which can reduce the interference caused by sky clouds and sea waves; extracting a group of candidate sea antennas can prevent the interference caused by sea waves. With the help of context features, the candidate sea antenna can be screened to remove the cloud, wave and ship which are misdiagnosed as sea antenna. Compared with other sea antenna detection methods, this method can accurately locate the position of the sea antenna and extract the sea area under complex sea-sky conditions.
【技术实现步骤摘要】
一种基于线性分割的海面区域提取方法
本专利技术涉及涉及图像处理和目标检测
,是一种基于线性分割的海面区域提取方法。
技术介绍
在海上监控中,被检测的目标(如船只)总是出现在海面上。通过提取海面区域,可以剔除天空区域,缩小海上目标搜索范围,减少目标检测识别的计算量,提高检测速度,抑制不必要的噪声干扰。在航空领域,海面区域占整幅图像的比例可以作为飞行器调整飞行姿态的重要依据之一。海面区域的线性分割是海天背景下目标检测的重要环节。而海面区域分割的依据是基于海天线的检测。海天线是天空与海面邻接的边界,可以通过提取海天线对图像进行线性分割,从而获得海面区域。对于海面区域的提取,现存的算法主要是基于SAR微波雷达图像。而微波雷达的成本过高,生成的图像易受天气的影响。相比之下,可见光图像的成本较低,同时可见光图像具有丰富的细节信息,对环境变化的适应性更强。在可见光图像的基础上,本文依据海天线检测算法,对图像海面区域进行提取。针对海天线检测,国内外已有众多文献对算法提出了阐述和应用。首先获取海天线边缘信息的算法大致分为:1)基于图像分割和图像分类的方法,借助灰度特征、纹理信息等确定阈值分割点和分类边界,对海天图像进行区域划分;2)基于边缘检测,利用边缘检测算子的梯度或其他信息,提取图像边缘;3)基于多尺度小波变换,在小尺度下进行边缘点定位。然后根据边缘信息提取直线特征,算法主要有最小二乘直线拟合、Hough变换、Radon变换等,最后实现对海天线的检测。现在流行的海天线检测算法多是对上述算法的组合,包括列方向梯度法、相位编组和灰度统计法、区域方差法和小波变换法等。但 ...
【技术保护点】
1.一种基于线性分割的海面区域提取方法,其特征在于:包括以下步骤:步骤一:获取原始彩色图像;步骤二:利用蓝色通道值将RGB图像转化为单通道灰度图像;步骤三:沿竖直方向等分海天图像,根据纹理和灰度信息计算每个区域的加权纹理值;步骤四:对加权纹理值进行归一化处理,利用邻域信息剔除异常纹理值;步骤五:利用位置信息进行加权纹理值建模,提取海天区域图像;步骤六:在海天区域图像上,使用Hough变换获得一组候选海天线;步骤七:根据灰度标准差和均值信息对候选海天线进行评分,分数最高的直线即为海天线;步骤八:根据提取的海天线,对原始图像进行线性分割,获得海面区域。
【技术特征摘要】
1.一种基于线性分割的海面区域提取方法,其特征在于:包括以下步骤:步骤一:获取原始彩色图像;步骤二:利用蓝色通道值将RGB图像转化为单通道灰度图像;步骤三:沿竖直方向等分海天图像,根据纹理和灰度信息计算每个区域的加权纹理值;步骤四:对加权纹理值进行归一化处理,利用邻域信息剔除异常纹理值;步骤五:利用位置信息进行加权纹理值建模,提取海天区域图像;步骤六:在海天区域图像上,使用Hough变换获得一组候选海天线;步骤七:根据灰度标准差和均值信息对候选海天线进行评分,分数最高的直线即为海天线;步骤八:根据提取的海天线,对原始图像进行线性分割,获得海面区域。2.根据权利要求1所述的一种基于线性分割的海面区域提取方法,其特征在于:在步骤二中,图像从RGB颜色空间到灰度空间的转换公式如下:上式中,为RGB颜色空间的蓝色通道分量,为图像在处的灰度值。3.根据权利要求1所述的一种基于线性分割的海面区域提取方法,其特征在于:在步骤三中,沿灰度图像的竖直方向等分出若干个区域,从上到下编号依次为1,2,3,...,30针对每个区域中的像素对,分别构建灰度级共生矩阵P(x,y,d,θ),(x,y)为像素点的坐标,d为间隔距离,θ为共线的像素对与水平方向的夹角;#是计数函数,被用来统计集合中元素的个数;P(x,y,d,θ)=#{[(x,y),(x+m,y+n)]|f(x,y)=i,f(x+m,y+n)=f}加权对比度计算公式为:上式中,gray为区域的平均灰度,p(i,j)为像素对(i,j)在灰度级共生矩阵中出现的频率,由于海水的纹理存在各向异性的特点,在四个角度(0°,45°,90°,135°)分别计算加权纹理值,并对四个值求和,作为该区域最终的加权纹理值,每个区域都有与之对应的加权纹理值,这样就会得到一组加权纹理值,选取最大的加权纹理值,利用该值对一组加权纹理值进行归一化处理。4.根据权利要求1所述的一种基于线性分割的海面区域提取方法,其特征在于:在步骤四中,对于序号为i的区域,如果其加权纹理值大于序号为i+1区域的加权纹理值,则将序号为i+1区域的加权纹理值赋值给序号为i的区域;否则进行空操作;过程迭代;直到整个过程不存在赋值操作,迭代结束;计算平均加权纹理值公式为:上式中,n为区域的数目,WeCorrelation(i)为迭代处理后对应序号为i的区域的加权纹理值;以平均加权纹理值再次对各个区域的加权纹理值进行归一化处理,计算公式...
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