基于图像处理的船体表面腐蚀程度评估方法技术

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，具体涉及基于图像处理的船体表面腐蚀程度评估方法，该方法包括：获取船体底部的表面图像，根据表面图像获取高斯金字塔及拉普拉斯金字塔，获取每层高斯图像对应的第一次图像增强、第二次图像增强、第三次图像增强的增强图像，对高斯图像对应的三个增强图像进行融合得到最终增强图像，根据高斯金字塔的最后一层高斯图像对应的最终增强图像对船体表面的腐蚀程度进行评估，本发明专利技术方法提高了表面图像的增强效果，实现了对船体的腐蚀程度进行准确的评估。船体的腐蚀程度进行准确的评估。船体的腐蚀程度进行准确的评估。

【技术实现步骤摘要】
基于图像处理的船体表面腐蚀程度评估方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体涉及基于图像处理的船体表面腐蚀程度评估方法。

技术介绍

[0002]船体都是由金属材料制作而成的，而金属材料在海水中由于受到海水温度、大气以及海水盐碱度的影响，常常会导致船体表面腐蚀，船体表面腐蚀会改变船体表面结构受力，加快表面材料老化，引发疲劳断裂，从而影响航行，不同程度的腐蚀对船体的影响程度不同，所以对于船体表面腐蚀程度的评估具有十分重要的意义。
[0003]对于船体水下区域腐蚀程度的评估的准确性主要取决于水下图像的质量，由于光在水下的传播有折射、散射等现象，水下拍摄的图像会受影响，存在浑浊水质导致图像退化、图像模糊，导致在进行船体腐蚀程度评估时，受图像质量的影响，其评估结果并不准确，故，需要对图像进行增强，便于准确评估船体的腐蚀程度。
[0004]然而，现有技术中的图像增强技术，虽然能对图像进行增强，但其增强效果相当有限，因此，需要提供一种基于图像处理的船体表面腐蚀程度评估方法，予以解决上述问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供基于图像处理的船体表面腐蚀程度评估方法，以解决现有的问题。
[0006]本专利技术的一种基于图像处理的船体表面腐蚀程度评估方法采用如下技术方案：该方法包括：获取船体底部的表面图像；对表面图像进行下采样获取高斯金字塔及拉普拉斯金字塔；对高斯金字塔的每一层高斯图像进行图像增强获取每层高斯图像对应的第一次图像增强的增强图像；对每层高斯图像对应的第一次图像增强的增强图像进行上采样得到对应的上采样增强图像；根据每层拉普拉斯图像及与拉普拉斯图像层数相同的上采样增强图像获取与拉普拉斯图像层数相同的高斯图像的第二次图像增强的增强图像；对每层高斯图像的第二次图像增强的增强图像进行图像增强得到每层高斯图像的第三次图像增强的增强图像；分别计算每层高斯图像对应的三个增强图像的信息熵，根据信息熵获取三个增强图像对应的权重，根据权重对每层高斯图像对应的三个增强图像进行融合得到最终增强图像；根据高斯金字塔的最后一层高斯图像对应的最终增强图像中的腐蚀信息对船体表面的腐蚀程度进行评估。
[0007]优选的，获取每层高斯图像对应的第一次图像增强的增强图像的步骤包括：对每层高斯图像进行去照度处理得到去照度处理后的每个像素点的像素值；
对每层高斯图像进行低通滤波处理得到低通滤波处理后的每个像素点的像素值；根据高斯图像对应的去照度处理后的每个像素点的像素值与低通滤波处理后的每个像素点的像素值的像素差值，将像素差值作为第一次图像增强的增强图像的像素点的像素值；根据所有像素差值获取第一次图像增强的增强图像。
[0008]优选的，根据每层拉普拉斯图像及与拉普拉斯图像层数相同的上采样增强图像获取与拉普拉斯图像层数相同的高斯图像的第二次图像增强的增强图像的步骤包括：将每层拉普拉斯图像上的像素点与相同层数的上采样增强图像上对应像素点的像素和值作为第二次图像增强的增强图像中对应的像素点的像素值；根据所有像素和值获取第二次图像增强的增强图像。
[0009]优选的，计算每层高斯图像对应的三个增强图像的信息熵的公式：式中， 表示高斯图像对应的其中一个增强图像的信息熵； 表示该高斯图像的其中一个增强图像中灰度级为i的像素点的频率； 表示该高斯图像的其中一个增强图像中的灰度级的数量。
[0010]优选的，根据信息熵获取三个增强图像对应的权重的步骤包括：根据每层高斯图像层数计算该层高斯图像的分层系数；将每层高斯图像的分层系数与其第一次图像增强的增强图像的信息熵的乘积作为第一次图像增强的增强图像的权重；将每层高斯图像的第二次图像增强的增强图像、第三次图像增强的增强图像对应的信息熵作为第二次图像增强的增强图像、第三次图像增强的增强图像对应的权重。
[0011]优选的，根据权重对每层高斯图像对应的三个增强图像进行融合得到最终增强图像的步骤包括：将三个权重与对应的三个增强图像中的每个像素点的像素值相乘得到三个增强图像对应的目标图像；将三个增强图像对应的目标图像中对应的像素点的像素值的和值作为最终增强图像的每个像素点的像素值；根据最终增强图像的每个像素点的像素值获取每层高斯图像对应的最终增强图像。
[0012]优选的，根据高斯金字塔的最后一层高斯图像对应的最终增强图像中的腐蚀信息对船体表面的腐蚀程度进行评估的步骤包括：获取高斯金字塔的最后一层高斯图像对应的最终增强图像的腐蚀区域，并获取腐蚀区域中每个像素点的像素值；根据每个像素点的像素值与赤黄色对应的颜色值计算待检测船体的腐蚀程度；设定腐蚀等级，根据腐蚀程度及预设的腐蚀程度阈值范围确定待检测船体的腐蚀等级。
[0013]优选的，还包括：
根据每层高斯图像对应的最终增强图像中每个像素点的亮度值计算每层高斯图像对应的最终增强图像的增强效果；根据高斯金字塔预设的有效层数及高斯图像的层数计算表面图像的采样复杂度；根据表面图像对应的采样复杂度及其对应的每层高斯图像的最终增强图像的增强效果确定高斯金字塔的最佳层数；根据最佳层数获取表面图像的最佳高斯金字塔；根据最佳高斯金字塔中最后一层高斯图像对应的最终增强图像中的腐蚀区域颜色及腐蚀区域大小对船体表面的腐蚀程度进行评估。
[0014]优选的，根据每层高斯图像对应的最终增强图像中每个像素点的亮度值计算每层高斯图像对应的最终增强图像的增强效果的步骤包括：对最终增强图像进行分块得到多个图像块；计算每个图像块中像素点的亮度值的亮度平均值；根据每个图像块中像素点的数量、像素点的亮度值与图像块的亮度平均值计算该最终增强图像的增强效果。
[0015]优选的，根据表面图像对应的采样复杂度及其对应的每层高斯图像的最终增强图像的增强效果确定高斯金字塔的最佳层数的步骤包括：分别对表面图像对应的采样复杂度及其对应的每层高斯图像的最终增强图像进行归一化处理；根据归一化处理后的采样复杂度和增强效果计算分层效果值；将分层效果值中的最大分层效果值对应的层数记为高斯金字塔分层效果最好的最佳层数。
[0016]本专利技术的有益效果是：本专利技术的基于图像处理的船体表面腐蚀程度评估方法，通过对高斯金字塔的每层高斯图像的进行三种方式的增强得到三个增强图像，然后对每层高斯图像的三个增强图像进行加权融合得到最终增强图像，再根据最终增强图像中的腐蚀区域颜色及腐蚀区域大小实现对船体表面的腐蚀程度的评估，本专利技术通过对表面图像下采样后的下采样图像对应的三个增强图像进行融合，从而提高了表面图像的增强效果，进而通过对融合后的最终增强图像实现了对船体表面的腐蚀程度进行准确评估。
附图说明
[0017]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0018]图1为本专利技术的基于图像处理的船体表面腐蚀程度评估方法的实施例1的总体本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于图像处理的船体表面腐蚀程度评估方法，其特征在于，该方法包括：获取船体底部的表面图像；对表面图像进行下采样获取高斯金字塔及拉普拉斯金字塔；对高斯金字塔的每一层高斯图像进行图像增强获取每层高斯图像对应的第一次图像增强的增强图像；对每层高斯图像对应的第一次图像增强的增强图像进行上采样得到对应的上采样增强图像；根据每层拉普拉斯图像及与拉普拉斯图像层数相同的上采样增强图像获取与拉普拉斯图像层数相同的高斯图像的第二次图像增强的增强图像；对每层高斯图像的第二次图像增强的增强图像进行图像增强得到每层高斯图像的第三次图像增强的增强图像；分别计算每层高斯图像对应的三个增强图像的信息熵，根据信息熵获取三个增强图像对应的权重，根据权重对每层高斯图像对应的三个增强图像进行融合得到最终增强图像；根据高斯金字塔的最后一层高斯图像对应的最终增强图像中的腐蚀信息对船体表面的腐蚀程度进行评估。2.根据权利要求1所述的基于图像处理的船体表面腐蚀程度评估方法，其特征在于，获取每层高斯图像对应的第一次图像增强的增强图像的步骤包括：对每层高斯图像进行去照度处理得到去照度处理后的每个像素点的像素值；对每层高斯图像进行低通滤波处理得到低通滤波处理后的每个像素点的像素值；根据高斯图像对应的去照度处理后的每个像素点的像素值与低通滤波处理后的每个像素点的像素值的像素差值，将像素差值作为第一次图像增强的增强图像的像素点的像素值；根据所有像素差值获取第一次图像增强的增强图像。3.根据权利要求1所述的基于图像处理的船体表面腐蚀程度评估方法，其特征在于，根据每层拉普拉斯图像及与拉普拉斯图像层数相同的上采样增强图像获取与拉普拉斯图像层数相同的高斯图像的第二次图像增强的增强图像的步骤包括：将每层拉普拉斯图像上的像素点与相同层数的上采样增强图像上对应像素点的像素和值作为第二次图像增强的增强图像中对应的像素点的像素值；根据所有像素和值获取第二次图像增强的增强图像。4.根据权利要求1所述的基于图像处理的船体表面腐蚀程度评估方法，其特征在于，计算每层高斯图像对应的三个增强图像的信息熵的公式：式中， 表示高斯图像对应的其中一个增强图像的信息熵；表示该高斯图像的其中一个增强图像中灰度级为i的像素点的频率；表示该高斯图像的其中一个增强图像中的灰度级的数量。5.根据权利要求1所述的基于图像处理的船体表面腐蚀程度评估方法，其特征在于，根
据信息熵获取三个增强图像对应的权重的步骤包括：根据每层高斯图像层数计算该层高斯图像的分层系数；将每层高斯图像的分层系数与其第一次图像增强的增强图像的信息熵的乘积作为第一次图像增强的增强图像的权重；将每层高斯图像的第二次图...

【专利技术属性】
技术研发人员：柴建华，王婉婷，沙丙强，
申请(专利权)人：黄海造船有限公司，
类型：发明
国别省市：