一种可变初始距离符号函数的侧扫声呐图像目标识别方法.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CN109166132A(43)申请公布日2019.01.08(21)申请号201810779433.X(22)申请日2018.07.16(71)申请人哈尔滨工程大学地址150001黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号哈尔滨工程大学科技处知识产权办公室(72)发明人杜雪龚秋婷严浙平徐健李娟周佳加张耕实(51)Int.Cl.G06T7/13(2017.01)G06T7/62(2017.01)G06T7/60(2017.01)权利要求书2页说明书8页附图3页(54)发明名称一种可变初始距离符号函数的侧扫声呐图像目标识别方法(57)摘要一种可变初始距离符号函数的侧扫声呐图像目标识别方法，属于声呐图像的目标识别领域。本发明为解决CV模型对初始符号距离函数位置和形状不敏感，在曲线演化过程中易将噪声视为目标，以噪声灰度计算目标灰度均值易造成目标丢失的问题，加入一种改变初始距离符号函数的位置和形状的方法，选择合适的初始符号距离函数的形状和位置拟合目标特征灰度值和范围。本发明的优点是在目标偏离图片中部位置时准确找到目标的位置；在图片中大的噪声情况下提取出清晰完整的目标轮廓；该方法简单可靠，易于实现，计算量小，准确性好，提高了侧扫声纳目标识别的可行性与实用性，对今后无人潜航器在水下作业任务等方面的发展有着积极意义。CN109166132ACN109166132A权利要求书1/2页1.一种可变初始距离符号函数的侧扫声呐图像目标识别方法，其特征在于，包括：(1.1)根据水平集函数演化时定期的将水平集函数重新初始化为符号距离函数并判断待测点是否在符号距离函数内部的特点，选择判断计算量最小的圆作为符号距离函数；(1.2)根据选定的符号距离函数圆，在侧扫声呐图像输入时选择将待提取目标灰度特点最大限度地包络进符号距离函数圆的圆心位置和半径大小；(1.3)建立C-V模型演化水平集函数；(1.4)对C-V模型的主动轮廓模型使用梯度下降法求解，得到主动轮廓模型的参数演化方程。2.根据权利要求1所述的一种可变初始距离符号函数的侧扫声呐图像目标识别方法，其特征在于，所述的符号距离函数需要满足|▽d|＝1、d(x,y)＝0两个条件。3.根据权利要求1所述的一种可变初始距离符号函数的侧扫声呐图像目标识别方法，其特征在于：所述的符号距离函数圆的位置要求当噪声灰度值比目标浅时选择目标内灰度最深与噪声灰度区别最大的区域，该区域中心做符号距离函数圆的圆心，该区域大小做符号距离函数圆的半径；当噪声灰度比目标深时选择选择目标灰度较浅与噪声灰度区别最大的区域，该区域中心做符号距离函数圆的圆心，该区域大小做符号距离函数圆的半径。4.根据权利要求4所述的一种可变初始距离符号函数的侧扫声呐图像目标识别方法，其特征在于：所述的符号距离函数圆的初始圆半径要求符号距离函数圆圈定的范围不超过目标范围并且将目标主体包络进初始符号距离函数圆中，但不超过目标范围。5.根据权利要求1所述的一种可变初始距离符号函数的侧扫声呐图像目标识别方法，其特征在于：所述的建立C-V模型演化水平集函数为设目标轮廓曲线为C，则其中，φ是C的水平集形式，λ1、λ2、ν和μ都是正常数，c1和c2分别是曲线内、外部的灰度均值，Hε(φ)表示曲线内部区域，(1-Hε(φ))表示曲线外部区域，第三项和第四项分别表示曲线的长度和曲线包围区域的面积。6.根据权利要求1所述的一种可变初始距离符号函数的侧扫声呐图像目标识别方法，其特征在于：所述的梯度下降法求解，包括以下步骤：(6.1)Hε(φ)和δε(φ)分别为规则化的Heaviside函数和Dirac函数，且当ε→0时，有δε→δ,Hε→H，定义如下：(6.2)根据强度条件：2CN109166132A权利要求书2/2页利用阶跃函数计算平均灰度值，得到：其中c1和c2分别是曲线内、外部的灰度均值，为全局量；(6.3)将水平集函数中的能量泛函最小化，对应的Euler-Lagrange方程演化为：(6.4)对上式积分，求解t时刻φ＝0得的值，解得目标轮廓曲线。3CN109166132A说明书1/8页一种可变初始距离符号函数的侧扫声呐图像目标识别方法技术领域[0001]本发明属于声呐图像的目标识别领域，具体涉及一种可变初始距离符号函数的侧扫声呐图像目标识别方法。背景技术[0002]声呐是测绘海底地貌探测水下目标的有效工具。侧扫声呐是一种典型的主动声呐,也叫做旁视声呐或海底地貌探侧仪器。侧扫声呐的基本工作原理是利用超声波阵列向海底发射具有指向性的,宽垂直波束角、窄水平波束角的超声波,利用接收阵列接收海底的反射和散射波,最终通过系统处理成声学图像。可显示海底地貌,确定目标的大概位置和高度,现在已经成为一种广泛应用于海底成像领