一种针对于包括海天背景的图像能见度分级方法技术

本发明专利技术涉及一种针对于包括海天背景的图像能见度分级方法，包括：对输入的图像进行包括降分辨率、目标梯度特征提取和梯度归一化在内的预处理；根据所述梯度归一化的结果提取图像的边缘点；根据所述边缘点的点数及长度信息，判断能否提取图像中的海天线；对于能够提取的海天线的图像，根据最大梯度的大小对图像的能见度进行分级。本发明专利技术本海天背景能见度分级方法能够满足外场海天背景下的天气状况的判断，实现了更加稳定有效的海天线提取及能见度判断。度判断。度判断。

【技术实现步骤摘要】
一种针对于包括海天背景的图像能见度分级方法


[0001]本专利技术属于图像处理和目标检测
，具体涉及一种针对于包括海天背景的图像能见度分级方法。

技术介绍

[0002]近年来，船舶目标检测研究一直是目标检测领域的研究热点，海洋运输作为国际物流中最主要的运输方式，随着我国海上贸易的迅速发展，出入港口的各种船舶数量日趋增多，船舶目标检测对于提高海上交通秩序、维护海洋安全的重要意义与日俱增。当海面杂波或鱼鳞光较强时，红外图像中有大量浪峰的灰度强度接近甚至等于或大于目标像素点的最大灰度值，使检测算法的性能大幅度下降。
[0003]考虑到天气能见度对船舶检测的结果影响较大，能见度较好及一般时检测结果较好，能见度较差时容易发生漏检及错检现象。为了提升检测精度，可以通过判断天气能见度来辅助进行船舶检测。

技术实现思路

[0004]鉴于上述的分析，本专利技术旨在公开了一种针对于包括海天背景的图像能见度分级方法，解决在进行船舶目标检测时，海空背景图片的能见度分级问题。
[0005]本专利技术公开了一种针对于包括海天背景的图像本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种针对于包括海天背景的图像能见度分级方法，其特征在于，包括：对输入的图像进行包括降分辨率、目标梯度特征提取和梯度归一化在内的预处理；根据所述梯度归一化的结果提取图像的边缘点；根据所述边缘点的点数及长度信息，判断能否提取图像中的海天线；对于能够提取的海天线的图像，根据最大梯度的大小对图像的能见度进行分级。2.根据权利要求1所述的图像能见度分级方法，其特征在于，所述预处理包括：对输入的原始图像进行降分辨率处理，得到降分辨率图像；并将降分辨率图像中灰度均值小于灰度阈值的图像的能见度分级为较差级别；对灰度均值不小于灰度阈值的降分辨率图像进行自适应的高斯滤波计算出包括图像的水平、垂直梯度和最大梯度在内的图像的目标梯度特征集；将最大梯度值小于第一梯度阈值的图像的能见度分级为较差级别；将最大梯度值不小于第一梯度阈值的图像，根据梯度归一化操作，得到梯度归一化结果。3.根据权利要求2所述的图像能见度分级方法，其特征在于，通过自适应高斯滤波计算图像水平和垂直梯度；高斯滤波器的大小为n*n的矩阵，结合canny算子的sigma参数得到高斯滤波器为：dgau2D＝
‑
x
·
*exp(
‑
(x
·
*x+x
T
·
*x
T
)/(2*canny_sigma))/(2*π*canny_sigma2)；水平梯度集和垂直梯度集dx和dy为：图像梯度的中间值为：value＝sqrt(dx.*dx+dy.*dy)；最大梯度为：max_grad＝max(value)；I为降分辨率后的图像像素矩阵。4.根据权利要求3所述的图像能见度分级方法，其特征在于，所述根据最大梯度分档进行梯度归一化操作包括：对最大梯度分档出5个归一化因子完成梯度归一化，归一化因子如下列公式所示：式中，分档常数va1＜va2＜va3＜va4＜va5；当最大梯度max_grad大于th1时，梯度归一化为value1；否则当最大梯度大于th2时，梯度归一化为value2；否则当最大梯度大于th3时，梯度归一化为value3；否则当最大梯度大于th4时...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘轩，赵英海，孟祥杰，唐银新，
申请(专利权)人：北京华航无线电测量研究所，
类型：发明
国别省市：