一种基于声呐图像的目标检测方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113989674A(43)申请公布日2022.01.28(21)申请号202111280253.5G06V10/30(2022.01)(22)申请日2021.10.29G06V10/774(2022.01)G06V10/762(2022.01)(71)申请人中国船舶重工集团公司第七一三研G06T5/00(2006.01)究所G06T5/50(2006.01)地址450015河南省郑州市二七区京广中G06T7/62(2017.01)路126号G06T7/73(2017.01)(72)发明人王凯都军民卢丙举秦丽萍侯冬冬经慧祥马永(74)专利代理机构郑州中原专利事务所有限公司41109代理人霍彦伟(51)Int.Cl.G06V20/13(2022.01)G06V10/22(2022.01)G06V10/28(2022.01)权利要求书2页说明书4页附图2页(54)发明名称一种基于声呐图像的目标检测方法(57)摘要本发明公开了一种基于声呐图像的目标检测方法，所述检测方法包括实时获取声呐图像，取至少连续四张声呐图像，对其做图像加法运算；对加法运算后的图像采用中值滤波算法为声呐图像去噪，并以声呐图像像素均值为阈值进行二值化处理；对二值化图像进行密度聚类，得到若干联通区域；计算联通区域面积，通过设定阈值筛选联通区域，也即疑似目标区域；求解疑似目标区域外接矩形的方向和长宽比，通过设定阈值得到最终的目标物区域。本发明可以引导航行器在水下航行过程中通过声呐图像对周围环境进行感知，适用于水下噪声较多情况下的声呐图像处理，同时解决了处理器性能不足时容易漏检的缺陷。使航行器可以进行有效的水下避障航行和实现目标检测功能。CN113989674ACN113989674A权利要求书1/2页1.一种基于声呐图像的目标检测方法，其特征在于：所述检测方法包括以下步骤：S1：实时获取声呐图像，取至少连续四张声呐图像，对其做图像加法运算；S2：对加法运算后的图像采用中值滤波算法为声呐图像去噪，并以声呐图像像素均值为阈值进行二值化处理；S3：对二值化图像进行密度聚类，得到若干联通区域；S4：计算联通区域面积，通过设定阈值筛选联通区域，也即疑似目标区域；S5：求解疑似目标区域外接矩形的方向和长宽比，通过设定阈值得到最终的目标物区域。2.根据权利要求1所述的基于声呐图像的目标检测方法，其特征在于：所述S1中包括：航行器在航行过程中，前视声呐依次生成的灰度图像依次记为M1,M2,M3,…,Ms，取连续四张图片M4k+1,M4k+2,M4k+3,M4k+4(k＝0,1,2…,且4k+4≤s)做图像加法运算，M＝(M4k+1+M4k+2+M4k+3+M4k+4)/4；上述公式中，Ms表示生成的灰度图像矩阵，M表示做图像加法运算后的图像矩阵。3.根据权利要求1所述的基于声呐图像的目标检测方法，其特征在于：所述S2中包括：对连续四张图像相加后得到的M使用中值滤波算法去噪后计算像素均值其中m,n表示图像矩阵共m行，n列，tij表示第i行第j列的像素值；以T为阈值，对连续四张图像相加后得到的M作二值化处理，记录二值化过程中像素值大于T的像素位置，记为样本集D＝{x1,x2,…,xm}，其中xi＝(xi1,xi2)，表示的位置为第xi1行第xi2列，xi中i＝1,2,…,m。4.根据权利要求3所述的基于声呐图像的目标检测方法，其特征在于：所述S3中包括：采用DBSCAN密度聚类算法，将样本集D划分为k个不相交的簇，记为{Gl|l＝1,2,…,k}，则簇5.根据权利要求4所述的基于声呐图像的目标检测方法，其特征在于：所述S4包括：将簇Gl作为新的样本集Gl，元素个数为dl，dl即为联通区域的面积，且满足设定阈值d1，d2，满足d1≤dl≤d2的视为疑似目标区域，其中m是样本集D中元素xi的个数。6.根据权利要求5所述的基于声呐图像的目标检测方法，其特征在于：所述S5包括：利用主成分分析计算样本集Gl＝{xl1,xl2,…,xldl}，首先将样本集Gl中心化：2CN113989674A权利要求书2/2页计算样本协方差矩阵XXT，T求协方差矩阵XX做特征值λ1、λ2，求特征值对应的特征向量α1、α2；若λ1≥λ2，则主方向为α1，外界矩形长宽比视为λ1/λ2，否则主方向为α2，外界矩形长宽比为λ2/λ1；对于球形目标来说，声呐图像呈现的主方向应于半径方向基本垂直，长宽比则视实际应用情况设定；半径方向向量可以表示为：其中x0表示声呐在图像中的位置；用θ表示主方向和半径点乘后的阈值，用γ1、γ2表示长宽比阈值的上下限，则满足目标物的主方向和长宽比可以表示为：即满足上述条件的为目标区域，否则则不是。3CN113989674