声呐图像中的障碍物提取方法、计算机装置和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种声呐图像中的障碍物提取方法、计算机装置和存储介质，障碍物提取方法包括依次对声呐图像进行OTSU算法处理、中值滤波算法处理、二值化处理和八连通区域检测，提取声呐图像中的前景，将前景确定为障碍物等步骤，其中OTSU算法所使用的OTSU阈值由声呐图像的图像点位距离和增益系数确定，八连通区域检测所使用的连通阈值由最大连通域面积和连通比例参数确定。本发明专利技术可以抑制声呐图像中的乘性噪声、加性噪声以及较大的孤立噪声点，可以约束已知退化图像在转换域下的图像连通域，修补退化图像的稀疏结构，从水下不利条件下获取的低质量的声呐图像中的前景中也能提取完整的障碍物目标。本发明专利技术广泛应用于图像处理技术领域。

【技术实现步骤摘要】
声呐图像中的障碍物提取方法、计算机装置和存储介质
本专利技术涉及图像处理
，尤其是一种声呐图像中的障碍物提取方法、计算机装置和存储介质。
技术介绍
船舶无人驾驶、军事探测、海底测量、沉船打捞和水下管道检测到领域需要进行水下障碍物探测。由于在海洋环境中，声波传递几乎是唯一一种可以进行远距离信息传送的方法，因此使用声呐拍摄图像来进行障碍物探测，即通过对声呐图像进行图像分析，提取出声呐图像中的障碍物，确定障碍物的位置和尺寸。由于水下环境复杂，存在声波衰减、多普勒和混响等因素影响，导致声学成像分辨率低、对比度低、质量差，水下声学图像由于噪声、干扰多，无法有效识别目标，且目标边缘不完整，对图像分割、目标识别等处理带来较大困难。
技术实现思路
针对上述至少一个技术问题，本专利技术的目的在于提供一种声呐图像中的障碍物提取方法、计算机装置和存储介质。一方面，本专利技术实施例包括一种声呐图像中的障碍物提取方法，包括：获取声呐图像；依次对所述声呐图像进行OTSU算法处理、中值滤波算法处理、二值化处理和八连通区域检测；其中，所述OTSU算法所使用的OTSU阈值由所述声呐图像的图像点位距离和增益系数确定，所述八连通区域检测所使用的连通阈值由最大连通域面积和连通比例参数确定；提取所述声呐图像中的前景，将所述前景确定为障碍物。进一步地，所述OTSU阈值为其中T为倍数，θ*为所述增益系数，d为所述图像点位距离。进一步地，所述增益系数为所述声呐图像的距离补偿系数与声波衰减系数之差。进一步地，所述中值滤波算法处理所使用的公式为：其中，f(x,y)表示经过所述中值滤波算法处理前的所述声呐图像中的像素值，f′(x,y)表示经过所述中值滤波算法处理后的所述声呐图像中的像素值。进一步地，所述八连通区域检测包括：对所述声呐图像进行四连通区域检测；对所述四连通区域检测的结果进行目标位置对角像素点的判定。进一步地，所述八连通区域检测所使用的公式为：c8(p)＝c4(p)∪(x+1,y+1),(x+1,y-1),(x-1,y+1)，(x-1,y-1)；其中，c4(p)为所述四连通区域检测所使用的公式，(x,y)表示所述声呐图像中的像素。进一步地，c4(p)＝(x-1,y),(x+1,y),(x,y-1)，(x,y+1)进一步地，所述连通阈值为所述最大连通域面积与所述连通比例参数之积。另一方面，本专利技术实施例还包括一种计算机装置，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储至少一个程序，所述处理器用于加载所述至少一个程序以执行实施例中的声呐图像中的障碍物提取方法。另一方面，本专利技术实施例还包括一种存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于执行实施例中的声呐图像中的障碍物提取方法。本专利技术的有益效果是：实施例中的声呐图像中的障碍物提取方法，经过依次对声呐图像进行OTSU算法处理、中值滤波算法处理、二值化处理和八连通区域检测，可以抑制声呐图像中的乘性噪声、加性噪声以及较大的孤立噪声点等主要噪声，可以约束已知退化图像在转换域下的图像连通域，修补退化图像的稀疏结构，从水下不利条件下获取的低质量的声呐图像中的前景中也能提取完整的障碍物目标。附图说明图1为实施例中声呐图像中的障碍物提取方法的流程图。具体实施方式本实施例中，参照图1，声呐图像中的障碍物提取方法包括以下步骤：S1.获取声呐图像；S2.依次对声呐图像进行OTSU算法处理、中值滤波算法处理、二值化处理和八连通区域检测；S3.提取声呐图像中的前景，将前景确定为障碍物。步骤S1中，通过声呐系统采集声呐视频流数据，离线处理成为图像帧数据，获得声呐图像。步骤S2中，对于其中一张声呐图像，依次进行OTSU算法处理、中值滤波算法处理、二值化处理和八连通区域检测。其中所使用的OTSU算法是经过改进的OTSU算法，其所使用的OTSU阈值是由声呐图像的图像点位距离和增益系数确定的，从而可以抑制声呐图像中的乘性噪声。对经过OTSU算法处理后的声呐图像进行中值滤波算法处理，可以抑制声呐图像中的加性噪声。对经过中值滤波算法处理后的声呐图像进行二值化处理，可以为进一步进行八连通区域检测做准备。对经过二值化处理后的声呐图像进行八连通区域检测，可以抑制声呐图像中较大的孤立噪声点。综上，经过依次对声呐图像进行OTSU算法处理、中值滤波算法处理、二值化处理和八连通区域检测，可以抑制声呐图像中的乘性噪声、加性噪声以及较大的孤立噪声点等主要噪声，可以约束已知退化图像在转换域下的图像连通域，修补退化图像的稀疏结构，从水下不利条件下获取的低质量的声呐图像中的前景中也能提取完整的障碍物目标。本实施例中，对声呐图像进行OTSU算法处理的原理在于：考虑到声呐图像乘性噪声伴随声呐图像前景出现，而声呐成像存在距离补偿机制，乘性噪声也会随着距离增强，声波衰减的公式为而距离补偿的公式为其中表示声强即声呐图像像素值，θ0表示声呐图像的声波衰减系数，θ1表示声呐图像的距离补偿系数，d表示声波传播距离，根据声波衰减的公式和距离补偿的公式可以得到增益γ方程而本实施例中使用的OTSU算法中的OTSU阈值为其中T为一个可以设定的倍数，θ*为增益系数，其中，增益系数为距离补偿系数与声波衰减系数之差，即θ*＝θ1-θ0，d为图像点位距离即声波传播距离。通过本实施例中的改进的OTSU算法，即OTSU阈值为的OTSU算法对声呐图像进行处理，能够结合声呐图像中的乘性噪声的特性，有效地抑制声呐图像中的乘性噪声。本实施例中，在对声呐图像进行中值滤波算法处理时，所使用的公式为其中，f(x,y)表示经过中值滤波算法处理前的声呐图像中的像素值，f′(x,y)表示经过中值滤波算法处理后的声呐图像中的像素值。通过对声呐图像进行中值滤波算法处理，能够有效地抑制声呐图像中的加性噪声尤其是加性椒盐噪声。本实施例中，在对声呐图像进行二值化处理后，对声呐图像进行八连通区域检测，具体地，所使用的算法是Two-pass八连通区域的序贯算法，即基于四连通区域检测的结果，检测目标位置相邻像素点位水平、垂直和对角等八个自由度方向的连通性。其中，四连通区域检测是在目标位置从左至右、从上至下进行标记，给每个有效的像素值一个标签。而本实施例中所使用的八连通区域检测是在对四连通区域检测的结果进行目标位置对角像素点的判定。八连通区域检测所使用的公式为：c8(p)＝c4(p)∪(x+1,y+1),(x+1,y-1),(x-1,y+1)，(x-1,y-1)，其中c4(p)为四连通区域检测所使用的公式，(x,y)表示声呐图像中的像素，c4(p)可以进一步表示为c4(p)＝(x-1,y),(x+1,y),(x,y-1)，(x,y+1)。本实施例中，八连通区域可以有效地填充目标内部面积较大的开放式空洞点。由于声呐图像中一般孤立噪声点的连通域远本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种声呐图像中的障碍物提取方法，其特征在于，包括：/n获取声呐图像；/n依次对所述声呐图像进行OTSU算法处理、中值滤波算法处理、二值化处理和八连通区域检测；其中，所述OTSU算法所使用的OTSU阈值由所述声呐图像的图像点位距离和增益系数确定，所述八连通区域检测所使用的连通阈值由最大连通域面积和连通比例参数确定；/n提取所述声呐图像中的前景，将所述前景确定为障碍物。/n

【技术特征摘要】
1.一种声呐图像中的障碍物提取方法，其特征在于，包括：
获取声呐图像；
依次对所述声呐图像进行OTSU算法处理、中值滤波算法处理、二值化处理和八连通区域检测；其中，所述OTSU算法所使用的OTSU阈值由所述声呐图像的图像点位距离和增益系数确定，所述八连通区域检测所使用的连通阈值由最大连通域面积和连通比例参数确定；
提取所述声呐图像中的前景，将所述前景确定为障碍物。


2.根据权利要求1所述的声呐图像中的障碍物提取方法，其特征在于，所述OTSU阈值为其中T为倍数，θ*为所述增益系数，d为所述图像点位距离。


3.根据权利要求2所述的声呐图像中的障碍物提取方法，其特征在于，所述增益系数为所述声呐图像的距离补偿系数与声波衰减系数之差。


4.根据权利要求1所述的声呐图像中的障碍物提取方法，其特征在于，所述中值滤波算法处理所使用的公式为：

其中，f(x,y)表示经过所述中值滤波算法处理前的所述声呐图像中的像素值，f′(x,y)表示经过所述中值滤波算法处理后的所述声呐图像中的像素值。


5.根据权利要求1所述的声呐图像中的障碍物提取方法，其特征在于，所述八连通区域检测包括：
对所述声呐...

【专利技术属性】
技术研发人员：周鹏，谢文财，常帅，陈德山，郑奕宏，
申请(专利权)人：广州中交通信有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44