一种海上全景去雾目标识别方法技术

本发明专利技术公开了一种海上全景去雾目标识别方法，包括视频去雾、360

【技术实现步骤摘要】
一种海上全景去雾目标识别方法


[0001]本专利技术涉及海洋观察监测领域领域，尤其是一种海上全景去雾目标识别方法。

技术介绍

[0002]随着海运行业发展，进出港的船舶数量日益增长，船舶在航行过程中，尤其是雾天航行的情况下，海雾极大程度上影响了港口船舶作业安全性，其危险程度不言而喻。海雾中尤以团雾危险程度最高，往往造成作业中船舶事故发生。因船用雷达无法检测和识别小型渔船、漂浮物等小型目标，导致船舶与小型渔船、漂浮物等有撞击的安全隐患，增加了船舶生产作业的安全风险，目前做法是让船舶水手帮助瞭望，但船舶周围的作业区，单靠肉眼是无法全部观测到位的。
[0003]近年来因视线盲区影响发生了多次危险事件，单凭肉眼无法解决视线盲区的问题，类似事件给船舶安全生产敲响了警钟，视线盲区问题成为船舶安全航行作业的潜在风险。船舶驾驶员在航行作业中对周边的海域环境、碍航物等安全风险环境全面准确了解掌握的需求日益迫切。

技术实现思路

[0004]为了克服现有技术中存在的上述问题，本专利技术提出一种海上全景去雾目标识别方法。r/>[0005]本本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种海上全景去雾目标识别方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：通过多个摄像头模组联动，获取海面目标周围360度全景真实雾气图像，进行预处理形成标准RGB图像；S2：对S1中得到的标准RGB图像采用优化的对比度算法确定最优透过率，消除颜色失真，提高对比度和清晰度；S3：对S2中得到的图像通过颜色平衡算法减轻颜色偏移；S4：对S3中得到的图像进行图像彩色直方图拉伸，提高去雾图像的亮度和对比度；S5：通过360度全景视频拼接算法对S4中得到的图像进行自动拼接，并根据全景视频效果进行黑边剪裁，并将处理后的全景视频在显示器中显示；S6：对S5中得到的全景视频图像进行关键帧截取，通过目标识别网络提取关键帧图像中的信息特征，并对信息特征进行处理，最终通过目标识别网络对海上目标进行识别及定位。2.根据权利要求1所述的一种海上全景去雾目标识别方法，其特征在于，所述S1中获取RGB图像的方法为：通过有雾图像的复原模型获取RGB图像，其中有雾图像的复原模型可描述为：I(x)＝J(x)t(x)+A(1
‑
t(x))其中，I(x)为待去雾图像，J(x)为恢复的无雾的图像，A为周围环境的背景光，t(x)为图像透射率。3.根据权利要求2所述的一种海上全景去雾目标识别方法，其特征在于，所述S2中采用优化的对比度算法确定最优透过率的具体步骤包括：S21：通过复原模型获取的RGB格式的雾气图像：其中，I(x)＝[I
r
(x)，I
g
(x)，I
b
(x)]
T
摄像头传感器接收到的RGB图像；J(x)＝[J
r
(x)，J
g
(x)，J
b
(x)]
T
表示恢复后的图像；A＝[A
r
，A
g
，A
b
]
T
表示周围环境的背景光；t(x)为图像透射率，由场景点到摄像机传感器的距离决定，t(x)与场景的深度成反比；S22：采用四叉树空间划分方法对背景光进行逐层搜索，来计算周围环境的背景光。4.根据权利要求3所述的一种海上全景去雾目标识别方法，其特征在于，所述S22中计算周围环境背景光的具体方法为：首先将图像划分为四个区域，然后计算四个区域像素的方差，并确定最小方差，在方差最小的区域重复除法运算，直到所选区域的大小小于预定义的阈值，分割才会停止，阈值设为n*0.001，其中n为图像中的像素总数。5.根据权利要求1所述的一种海上全景去雾目标识别方法，其特征在于，所述S3中颜色平衡算法的具体步骤包括：S31：首先计算出R、G、B三个通道分量的平均单通道值，分别用m
R
、m
G
、m
B
表示，可以得到R、G、B三个通道的平均单通道值的平均标量值为：m
...

【专利技术属性】
技术研发人员：贺保卫，赵巍，崔海朋，马志宇，沈炜皓，李志荣，陆文超，刘志刚，张兴凤，纪海龙，
申请(专利权)人：青岛杰瑞工控技术有限公司，
类型：发明
国别省市：