一种基于灰度共生矩阵特征船只检索方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种基于灰度共生矩阵特征船只检索方法及装置，其中，方法包括如下步骤：获取待检测图像以及目标船只图像，在所述待检测图像中提取船只目标区域图像；根据灰度共生矩阵特征，确定所述船只目标区域图像和所述目标船只图像相似性；当相似性高于第一阈值，返回所述船只目标区域图像，作为检索结果。通过实施本发明专利技术，能够在海量的船只影像数据中获取有效目标船只。

【技术实现步骤摘要】
一种基于灰度共生矩阵特征船只检索方法及装置
本专利技术涉及图像处理领域，具体涉及一种基于灰度共生矩阵特征船只检索方法及装置。
技术介绍
船只的运动情况作为临海区域感知信息的重要目标，是图像处理领域进行船只检测的重要内容。随着船只观测技术的进步，可获取的船只影像数据量快速增长。由于临海区域的船只数据中含有多种不同的场景，包括建筑区域、植被区域、山地、河流等，对于船只的识别和检索有较大干扰。研究如何从海量的船只影像数据中获取有效的目标船只，检索出需要的船只，成为了一个重要问题。
技术实现思路
因此，本专利技术要解决的技术问题在于克服现有技术中不能对海量的船只影像数据中获取有效目标船只的缺陷，从而提供一种基于灰度共生矩阵特征船只检索方法及装置。根据第一方面，本专利技术实施例提供一种基于灰度共生矩阵特征船只检索方法，包括如下步骤：获取待检测图像以及目标船只图像，在所述待检测图像中提取船只目标区域图像；根据灰度共生矩阵特征，确定所述船只目标区域图像和所述目标船只图像相似性；当相似性高于第一阈值，返回所述船只目标区域图像，作为检索结果。结合第一方面，在第一方面第一实施方式中，所述根据灰度共生矩阵特征，确定所述船只目标区域图像和所述目标船只图像相似性，包括：采用灰度共生矩阵方法提取所述船只目标区域图像和所述目标船只图像的纹理特征向量；根据确定所述船只目标区域图像和所述目标船只图像相似性，其中，fQ和fI分别表示所述船只目标区域图像和所述目标船只图像的纹理特征向量，i为特征向量个数。结合第一方面第一实施方式，在第一方面第二实施方式中，所述采用灰度共生矩阵方法提取所述船只目标区域图像和所述目标船只图像的纹理特征向量，包括：根据图像大小，选择滑动窗口计算所述灰度共生矩阵的熵、角二阶矩、对比度和一致性四个特征值，将所述四个特征值作为新的特征矩阵的窗口中心像元；移动所述窗口中心像元，遍历所述船只目标区域图像和所述目标船只图像，得到四个新的纹理矩阵；将所述四个新的纹理矩阵取平均值，获得纹理特征向量。结合第一方面，在第一方面第三实施方式中，所述在所述待检测图像中提取船只目标区域图像，包括：将所述待检测图像输入至预设的YOLO神经网络检测模型，获取船只目标区域图像。根据第二方面，本专利技术实施例提供一种基于灰度共生矩阵特征船只检索装置，包括：图像获取模块，用于获取待检测图像以及目标船只图像，在所述待检测图像中提取船只目标区域图像；相似性计算模块，用于根据灰度共生矩阵特征，确定所述船只目标区域图像和所述目标船只图像相似性；检索结果获取模块，用于当相似性高于第一阈值，返回所述船只目标区域图像，作为检索结果。结合第二方面，在第二方面第一实施方式中，所述相似性计算模块，包括：纹理特征向量计算模块，用于采用灰度共生矩阵方法提取所述船只目标区域图像和所述目标船只图像的纹理特征向量；图像相似性计算模块，用于根据确定所述船只目标区域图像和所述目标船只图像相似性，其中，fQ和fI分别表示所述船只目标区域图像和所述目标船只图像的纹理特征向量，i为特征向量个数。结合第一方面第一实施方式，在第一方面第二实施方式中，所述纹理特征向量计算模块，包括：特征值计算模块，用于根据图像大小，选择滑动窗口计算所述灰度共生矩阵的熵、角二阶矩、对比度和一致性四个特征值，将所述四个特征值作为新的特征矩阵的窗口中心像元；纹理矩阵获取模块，用于移动所述窗口中心像元，遍历所述船只目标区域图像和所述目标船只图像，得到四个新的纹理矩阵；纹理特征向量计算子模块，用于将所述四个新的纹理矩阵取平均值，获得纹理特征向量。结合第二方面，在第二方面第三实施方式中，所述图像获取模块，包括：YOLO神经网络检测模块，用于将所述待检测图像输入至预设的YOLO神经网络检测模型，获取船只目标区域图像。根据第三方面，本专利技术实施例提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现第一方面或第一方面任一实施方式所述的基于灰度共生矩阵特征的船只检索方法的步骤。根据第四方面，本专利技术实施例提供一种存储介质，其上存储有计算机指令，该指令被处理器执行时实现第一方面或第一方面任意实施方式所述的基于灰度共生矩阵特征的船只检索方法的步骤。本专利技术技术方案，具有如下优点：1.本专利技术提供一种基于灰度共生矩阵特征的船只检索方法及装置，根据灰度共生矩阵特征进行相似性比较，当相似性大于第一阈值，将该船只目标区域图像作为检索结果进行返回，能够实现船只的快速检索。2.本专利技术提供的基于灰度共生矩阵特征的船只检索方法及装置，通过提取船只目标区域图像和目标船只图像的纹理特征向量，将纹理特征向量作为相似性的度量方式，准确率高，处理速度快。3.本专利技术提供的预设的YOLO神经网络检测模型用于获取船只目标区域，YOLO神经网络具有速度快、精度高的特点，从而提高了整个船只检索方法的精度和速度。附图说明为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例中基于灰度共生矩阵特征船只检索方法的一个具体示例的流程图；图2为本专利技术实施例中基于灰度共生矩阵特征船只检索装置的一个具体示例的原理框图；图3为本专利技术实施例中电子设备的一个具体示例的原理框图。具体实施方式下面将结合附图对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。在本专利技术的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本专利技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本专利技术的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。在本专利技术的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，还可以是两个元件内部的连通，可以是无线连接，也可以是有线连接。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本专利技术中的具体含义。此外，下面所描述的本专利技术不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。本实施例提供一种基于灰度共生矩阵特征船只检索方法，如图1所示，包括如下步骤：本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于灰度共生矩阵特征船只检索方法，其特征在于，包括如下步骤：/n获取待检测图像以及目标船只图像，在所述待检测图像中提取船只目标区域图像；/n根据灰度共生矩阵特征，确定所述船只目标区域图像和所述目标船只图像相似性；/n当相似性高于第一阈值，返回所述船只目标区域图像，作为检索结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于灰度共生矩阵特征船只检索方法，其特征在于，包括如下步骤：
获取待检测图像以及目标船只图像，在所述待检测图像中提取船只目标区域图像；
根据灰度共生矩阵特征，确定所述船只目标区域图像和所述目标船只图像相似性；
当相似性高于第一阈值，返回所述船只目标区域图像，作为检索结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据灰度共生矩阵特征，确定所述船只目标区域图像和所述目标船只图像相似性，包括：
采用灰度共生矩阵方法提取所述船只目标区域图像和所述目标船只图像的纹理特征向量；
根据确定所述船只目标区域图像和所述目标船只图像相似性，其中，fQ和fI分别表示所述船只目标区域图像和所述目标船只图像的纹理特征向量，i为特征向量个数。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用灰度共生矩阵方法提取所述船只目标区域图像和所述目标船只图像的纹理特征向量，包括：
根据图像大小，选择滑动窗口计算所述灰度共生矩阵的熵、角二阶矩、对比度和一致性四个特征值，将所述四个特征值作为新的特征矩阵的窗口中心像元；
移动所述窗口中心像元，遍历所述船只目标区域图像和所述目标船只图像，得到四个新的纹理矩阵；
将所述四个新的纹理矩阵取平均值，获得纹理特征向量。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述待检测图像中提取船只目标区域图像，包括：将所述待检测图像输入至预设的YOLO神经网络检测模型，获取船只目标区域图像。


5.一种基于灰度共生矩阵特征船只检索装置，其特征在于，包括：
图像获取模块，用于获取待检测图像以及目标船只图像，在所述待检测图像中提取船只目标区域图像；
相似性计算模块，用于根据灰度共生矩阵特征，确定所...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓练兵，逯明，邹纪升，
申请(专利权)人：珠海大横琴科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44