船舶图像检索方法、计算机可读存储介质和设备技术

本发明专利技术属于计算机技术领域，具体涉及一种船舶图像检索方法、计算机可读存储介质和设备。该方法包括：通过图像采集装置采集船舶图像，作为待检索图像；通过图像分割提取所述待检索图像中的船舶信息；基于所述船舶信息，提取所述待检索图像的颜色特征和纹理特征，得到图像检索特征向量；其中，所述颜色特征包含三个颜色分量的基于像素灰度平均值确定的统计信息，所述纹理特征包含基于灰度共生矩阵确定的图像对比度信息、能量信息和相关性信息；根据所述图像检索特征向量判断所述船舶信息与各预存图像信息的相似度，确定船舶检索目标。本发明专利技术方法可以有效地提取图像特征，大幅提高了船舶图像检索结果的正确率和可靠性。

【技术实现步骤摘要】
船舶图像检索方法、计算机可读存储介质和设备
本专利技术属于计算机
，具体涉及一种面向智能船舶的船舶图像检索方法、一种计算机可读存储介质以及一种计算机设备。
技术介绍
在港口的船舶管理以及船舶航行过程中，通过图像采集装置可采集到他船图像，针对这些图像信息，通过图像检索可以获得目标船舶的相关信息。在日常运行中，系统需要处理大量的船舶图像数据。在此情况下，高效地对船舶图像进行检索是保证系统可靠运行的保证。现有的船舶图像检索技术大多是通过专业人员的标记和检索以及基于专家库进行图像匹配，这些方法导致成本高，检索时间长且无法保证准确度。而现有的自动检索方法对船舶特征提取过于单一，以至于也无法保证检索结果的可靠性。
技术实现思路
(一)要解决的技术问题鉴于现有技术的上述缺点、不足，本申请提出了一种面向智能船舶的船舶图像检索方法，解决了现有船舶图像检索方法对船舶特征提取单一、检索结果正确率和可靠性低的问题。(二)技术方案为达到上述目的，本专利技术采用如下技术方案：第一方面，本专利技术实施例提供一种面向智本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种面向智能船舶的船舶图像检索方法，其特征在于，该方法包括：/n通过图像采集装置采集船舶图像，作为待检索图像；/n通过图像分割提取所述待检索图像中的船舶信息；/n基于所述船舶信息，提取所述待检索图像的颜色特征和纹理特征，得到图像检索特征向量；其中，所述颜色特征包含三个颜色分量的基于像素灰度平均值确定的统计信息，所述纹理特征包含基于灰度共生矩阵确定的图像对比度信息、能量信息和相关性信息；/n根据所述图像检索特征向量判断所述船舶信息与各预存图像信息的相似度，确定船舶检索目标，以实现船舶目标识别。/n

【技术特征摘要】
1.一种面向智能船舶的船舶图像检索方法，其特征在于，该方法包括：
通过图像采集装置采集船舶图像，作为待检索图像；
通过图像分割提取所述待检索图像中的船舶信息；
基于所述船舶信息，提取所述待检索图像的颜色特征和纹理特征，得到图像检索特征向量；其中，所述颜色特征包含三个颜色分量的基于像素灰度平均值确定的统计信息，所述纹理特征包含基于灰度共生矩阵确定的图像对比度信息、能量信息和相关性信息；
根据所述图像检索特征向量判断所述船舶信息与各预存图像信息的相似度，确定船舶检索目标，以实现船舶目标识别。


2.如权利要求1所述的面向智能船舶的船舶图像检索方法，其特征在于，提取所述待检索图像的颜色特征和纹理特征，得到图像检索特征向量，包括：
基于所述船舶信息，将所述待检索图像划分成多个图像子块；
计算每个图像子块的颜色特征值和纹理特征值，构建各图像子块的特征向量；
基于各图像子块的特征向量构建所述图像检索特征向量。


3.如权利要求2所述的面向智能船舶的船舶图像检索方法，其特征在于，根据以下公式计算图像子块对比度：



其中，Con为对比度，P(i，j)为图像的灰度共生矩阵，i、j分别为灰度值，i、j取值范围是[0,q]，q为图像子块的像素点中灰度最大值。


4.如权利要求2所述的面向智能船舶的船舶图像检索方法，其特征在于，根据以下公式计算图像子块能量：



其中，Asm为能量，P(i，j)为图像的灰度共生矩阵，i、j分别为灰度值，i、j取值范围是[0,q]，q为图像子块的像素点中灰度最大值。


5.如权利要求2所述的面向智能船舶的船舶图像检索方法，其特征在于，根据以下公式计算图像子块相关性：

【专利技术属性】
技术研发人员：王晓原，夏媛媛，姜雨函，高杰，柴垒，朱慎超，
申请(专利权)人：智慧航海青岛科技有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37