一種海空背景下的紅外圖像海天線連通域檢測(cè)方法，用于海天線的提取，屬于海天環(huán)境下紅外圖像處理和應(yīng)用領(lǐng)域，具體涉及到海天線的檢測(cè)。
背景技術(shù)：
：紅外艦船目標(biāo)識(shí)別技術(shù)由于在無(wú)人偵查和反艦制導(dǎo)中的重要作用，近年來(lái)被許多國(guó)家列為軍事重點(diǎn)研究課題。但受到海面強(qiáng)水紋、背景障礙物、探測(cè)器噪聲等因素的干擾，艦船目標(biāo)的定位和識(shí)別成為非常具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。海天線的檢測(cè)可以有效抑制復(fù)雜?？毡尘爸械脑肼暩蓴_、縮小艦船目標(biāo)的搜尋范圍，因此也成為紅外艦船識(shí)別中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。強(qiáng)水紋干擾會(huì)造成紅外圖像中波浪的灰度強(qiáng)度接近海天線像素點(diǎn)灰度值，造成海天線提取困難。當(dāng)背景中含有山脈、橋梁時(shí)也會(huì)對(duì)海天線的檢測(cè)造成干擾。例如橋面也是直線，在經(jīng)過(guò)邊緣檢測(cè)后容易與海天線邊緣混淆。因此關(guān)于提取海天線近年來(lái)也有很多的研究。方法一：可利用最大鄰域法檢測(cè)最長(zhǎng)的邊緣線為海天線，并根據(jù)尺度之間關(guān)系，建立原圖像中的海天線直線方程。方法二:可以利用方向梯度算子得到差分圖像，然后方向細(xì)化并采用Hough變換檢測(cè)海天線。方法三:可通過(guò)模版運(yùn)算大尺度地增強(qiáng)圖像海天線區(qū)域的梯度值，設(shè)計(jì)一種非線性閾值分割的方法，對(duì)圖像進(jìn)行處理并通過(guò)行掃描提取出海天線。方法四:可采用隨機(jī)點(diǎn)采樣配合多線段擬合的方法，在Hough變換的基礎(chǔ)上檢測(cè)海天線。這些方法雖然在一定條件下都能檢測(cè)出海天線的位置，但有一個(gè)共同的缺陷在于，海天線檢測(cè)的核心思想都是直線提取，即只能以直線的方式描述海天線，但如果海天線上存在艦船，直線提取的方式就會(huì)對(duì)海天線上的艦船輪廓造成影響，進(jìn)而影響到艦船的識(shí)別與檢測(cè)。除此之外，方法三的劣勢(shì)還在于需要確定閾值后進(jìn)行分割，然而不同圖像的閾值不同，不具有普遍性；方法四的劣勢(shì)還在于需要確定采樣率后進(jìn)行隨機(jī)采樣，采樣率的確定也帶有人為因素的影響，采樣率越高，采樣越精確，但相應(yīng)的算法效率就會(huì)下降。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明針對(duì)上述不足之處提供了一種?？毡尘跋碌募t外圖像海天線連通域檢測(cè)方法，解決現(xiàn)有技術(shù)中采用直線提取對(duì)海天線上艦船輪廓產(chǎn)生影響、復(fù)雜背景干擾海天線提取的影響、傳統(tǒng)二值化處理中需要確定閾值對(duì)海天線提取的影響、隨機(jī)性和人為因素對(duì)海天線提取的影響的問(wèn)題。本發(fā)明為了實(shí)現(xiàn)上述目的，采用的技術(shù)方案為：一種海空背景下的紅外圖像海天線連通域檢測(cè)方法，其特征在于，包括如下步驟：(1)輸入待檢測(cè)的海天線紅外圖像；(2)對(duì)海天線紅外圖像進(jìn)行灰度化處理；(3)去除灰度化處理后的海天線紅外圖像中的強(qiáng)水紋干擾和復(fù)雜背景干擾；(4)對(duì)去除干擾后的海天線紅外圖像做梯度運(yùn)算；(5)利用最大值濾波去除經(jīng)過(guò)梯度運(yùn)算后得到的海天線紅外圖像的噪聲；(6)對(duì)去除噪聲后的海天線紅外圖像進(jìn)行梯度運(yùn)算，即提取海天線紅外圖像的邊緣信息；(7)對(duì)步驟(6)中得到的海天線紅外圖像進(jìn)行二值化處理；(8)利用基于線段表的連通域檢測(cè)法，提取經(jīng)過(guò)二值化處理后得到的海天線紅外圖像中的海天線的位置。進(jìn)一步，所述步驟(3)中的具體流程為：(31)讀入灰度化處理后的海天線紅外圖像；(32)去除強(qiáng)水紋干擾，即海天線紅外圖像矩陣中某點(diǎn)的灰度值大于海天線紅外圖像矩陣的灰度均值，則將原灰度值與灰度均值之差作為新的灰度值，若海天線紅外圖像矩陣中某點(diǎn)的灰度值小于海天線紅外圖像矩陣的灰度均值，則直接賦0值；(33)去除復(fù)雜背景干擾，即步驟(32)去強(qiáng)水紋后得到的海天線紅外圖像與步驟(31)讀入的海天線紅外圖像作絕對(duì)值之差。進(jìn)一步，所述步驟(4)或步驟(6)的具體流程為：分別計(jì)算步驟(3)或步驟(5)處理后得到的海天線紅外圖像在x、y方向的梯度運(yùn)算矩陣，再進(jìn)行平方和平方根操作求得圖像的幅度，以便提取邊緣的強(qiáng)度。進(jìn)一步，所述步驟(5)的具體流程為：對(duì)步驟(4)所得海天線紅外圖像進(jìn)行最大值濾波，其定義為：K(x,y)＝max{M(x-i,y-j),(i,j)∈A}；式中，K為最大值濾波后的海天線紅外圖像矩陣，M為步驟(4)所得海天線紅外圖像矩陣，A為5×5濾波窗口，i、j均取到-2至2之間的所有整數(shù)。進(jìn)一步，所述步驟(7)的具體流程為：對(duì)步驟(6)所得海天線紅外圖像進(jìn)行二值化處理，該方法直接對(duì)邊緣檢測(cè)后的海天線紅外圖像K做如下處理：K(K>0)＝1，K為最大值濾波后的海天線紅外圖像矩陣。進(jìn)一步，所述步驟(8)的具體步驟為：(81)對(duì)二值化處理后的海天線紅外圖像逐行掃描，記錄掃描得到的所有水平線段的編號(hào)和左右端點(diǎn)坐標(biāo)x1、x2，并將每條線段的標(biāo)記值賦為0；(82)根據(jù)端點(diǎn)坐標(biāo)判斷相鄰行線段之間的連通關(guān)系，設(shè)xa和xb分別為第i-1行某線段的左右端點(diǎn)坐標(biāo)，xc和xd分別為第i行某線段的左右端點(diǎn)坐標(biāo)，若能夠滿足條件(xb≥xc-1)∩(xa≥xd+1)，則判定兩相鄰線段八連通；(83)根據(jù)步驟(82)的判定結(jié)果，更新線段標(biāo)記；(84)更新線段標(biāo)記后，對(duì)記錄標(biāo)記的二維數(shù)組建立映射表，進(jìn)行標(biāo)記統(tǒng)一；(85)將標(biāo)記統(tǒng)一后，提取相同標(biāo)記值最多的線段元素，即提取二值化處理后的海天線紅外圖像中的最長(zhǎng)連通域，即為海天線所在位置。進(jìn)一步，所述步驟(83)的具體步驟為：(831)如果當(dāng)前線段與上一行中的線段都不連通，則按照自然數(shù)從小到大的順序賦予當(dāng)前線段新的標(biāo)記，由于二值化處理后的海天線紅外圖像中處于第一行的第一條線段沒(méi)有上一行，直接將其標(biāo)記為1，否則執(zhí)行步驟(832)或步驟(833)；(832)如果當(dāng)前線段與上一行某線段相連通，且當(dāng)前線段標(biāo)記值為0，則將上一行線段的標(biāo)記值賦予當(dāng)前線段，否則執(zhí)行步驟(831)或步驟(833)；(833)如果當(dāng)前線段與上一行某線段相連通，且當(dāng)前線段的標(biāo)記值非0，則將兩線段中較小的標(biāo)記值賦予當(dāng)前線段，否則執(zhí)行步驟(831)或步驟(832)。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)在于：一、本發(fā)明采用原始圖像與去水紋后圖像的絕對(duì)值之差作為目標(biāo)圖像，有效去除了復(fù)雜背景的干擾；二、本發(fā)明直接將去水紋后圖像中的非零值賦值為1，免去了傳統(tǒng)二值化處理中確定閾值的步驟；三、本發(fā)明利用連通像素點(diǎn)構(gòu)成的曲線來(lái)刻畫海天線，不會(huì)對(duì)海天線上的艦船輪廓產(chǎn)生影響；四、本發(fā)明采用基于線段表的二值圖像連通域檢測(cè)算法，可以高效地判斷出海天線的位置；五、本發(fā)明采用最大值濾波的目的在于消除噪聲的同時(shí)保持圖像中的邊緣和細(xì)節(jié)；六、本發(fā)明只需對(duì)圖像進(jìn)行一次掃描，避免了像素點(diǎn)被重復(fù)掃描的現(xiàn)象，減少了圖像的掃描次數(shù)，提高了算法的效率，同時(shí)巧妙的利用映射表歸并等價(jià)的連通標(biāo)記對(duì)，避免了歸并連通關(guān)系需要大量?jī)?nèi)存和大量歸并運(yùn)算，提高了檢測(cè)效率。附圖說(shuō)明圖1為本發(fā)明的流程示意圖；圖2為本發(fā)明中描述連通性檢測(cè)方法的二值圖像，其中a為原始二值圖像、b為標(biāo)記后二值圖像、c為連通域檢測(cè)結(jié)果；圖3為本發(fā)明中復(fù)雜背景下海天線檢測(cè)的流程圖像，其中3-1為原圖像、3-2為去除強(qiáng)水紋后圖像、3-3為去除復(fù)雜背景后圖像、3-4為梯度運(yùn)算結(jié)果、3-5為最大值濾波結(jié)果、3-6為二次梯度運(yùn)算結(jié)果、3-7為二值化后最長(zhǎng)連通域檢測(cè)結(jié)果、3-8為海天線情況圖；圖4為本發(fā)明中基于線段表的連通域檢測(cè)法與Hough變換法檢測(cè)結(jié)果對(duì)比圖；其中A-1為Hough變換檢測(cè)圖A、B-1為Hough變換檢測(cè)圖B、C-1為Hough變換檢測(cè)圖C、a-1為連通域檢測(cè)圖a、b-1為連通域檢測(cè)圖b、c-1為連通域檢測(cè)圖c；圖5為本發(fā)明中連通標(biāo)記映射表；圖6為本發(fā)明中歸并排序后連通標(biāo)記映射表。具體實(shí)施方式下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步的說(shuō)明。一種?？毡尘跋碌募t外圖像海天線連通域檢測(cè)方法，包括如下步驟：(1)輸入待檢測(cè)的海天線紅外圖像；(2)對(duì)海天線紅外圖像進(jìn)行灰度化處理；(3)去除灰度化處理后的海天線紅外圖像中的強(qiáng)水紋干擾和復(fù)雜背景干擾；具體流程為：(31)讀入灰度化處理后的海天線紅外圖像；(32)強(qiáng)水紋干擾會(huì)造成紅外圖像中波浪的灰度強(qiáng)度接近海天線像素點(diǎn)灰度值，造成海天線提取困難，由于強(qiáng)水紋干擾的水面區(qū)域像素灰度值一般在均值附近。去除強(qiáng)水紋干擾，即海天線紅外圖像矩陣中某點(diǎn)的灰度值大于海天線紅外圖像矩陣的灰度均值，則將原灰度值與灰度均值之差作為新的灰度值，若海天線紅外圖像矩陣中某點(diǎn)的灰度值小于海天線紅外圖像矩陣的灰度均值，則直接賦0值，賦0值的點(diǎn)即為強(qiáng)水紋；iff(x,y)>fmeantheng(x,y)＝f(x,y)-fmeaniff(x,y)<fmeantheng(x,y)＝0；其中，fmean是灰度處理后海天線紅外圖像矩陣的均值，f(x,y)是灰度處理后海天線紅外圖像在(x,y)處的灰度值，g(x,y)是去除強(qiáng)水紋干擾后海天線紅外圖像的灰度值。(33)當(dāng)背景中含有山脈、橋梁時(shí)也會(huì)對(duì)海天線的檢測(cè)造成干擾，例如橋面也是直線，在經(jīng)過(guò)邊緣檢測(cè)后容易與海天線邊緣混淆。去除復(fù)雜背景干擾，即步驟(32)去強(qiáng)水紋后得到的海天線紅外圖像與步驟(31)讀入的海天線紅外圖像作絕對(duì)值之差。A(x,y)＝｜g(x,y)-f(x,y)|，其中，A(x,y)為去除復(fù)雜背景后圖像的像素值。(4)對(duì)去除干擾后的海天線紅外圖像做梯度運(yùn)算；計(jì)算步驟(3)處理后圖像在x、y方向的梯度運(yùn)算矩陣，再進(jìn)行平方和平方根操作求得圖像的幅度，以便提取邊緣的強(qiáng)度。為了在圖像中尋找邊緣的強(qiáng)度，選擇梯度向量來(lái)定義：▿A≡grad(f)≡gxgy=∂A∂x∂A∂y,]]>該向量的重要幾何性質(zhì)就是它指明了函數(shù)在某位置最大變化率的方向。用M(x,y)表示的大小，其意義為梯度方向變化率的值，即：M(x,y)=mag(▿A)=gx2+gy2,]]>gx和gy都是與原圖像(海天線紅外圖像)大小相同的圖像，是x和y在A中所有像素位置上變化產(chǎn)生的，而M(x,y)即可提取圖像的邊緣信息。(5)利用最大值濾波去除經(jīng)過(guò)梯度運(yùn)算后得到的海天線紅外圖像的噪聲；具體流程為：對(duì)步驟(4)所得圖像進(jìn)行最大值濾波，最大值濾波是一種基于統(tǒng)計(jì)排序理論的非線性濾波技術(shù)，其定義為：K(x,y)＝max{M(x-i,y-j),(i,j)∈A}；式中，K為最大值濾波后的海天線紅外圖像矩陣，M為步驟(4)所得海天線紅外圖像矩陣，A為5×5濾波窗口，i、j均取到-2至2之間的所有整數(shù)。(6)對(duì)去除噪聲后的海天線紅外圖像進(jìn)行梯度運(yùn)算，即提取海天線紅外圖像的邊緣信息；計(jì)算步驟(5)處理后圖像在x、y方向的梯度運(yùn)算矩陣，再進(jìn)行平方和平方根操作求得圖像的幅度，以便提取邊緣的強(qiáng)度和方向，同步驟(4)中的公式相同。(6)對(duì)步驟(6)中得到的海天線紅外圖像進(jìn)行二值化處理；具體流程為：對(duì)步驟(6)所得圖像進(jìn)行二值化處理，該方法直接對(duì)邊緣檢測(cè)后的圖像K做如下處理：K(K>0)＝1。直接將矩陣中的非0值轉(zhuǎn)化為1的做法，簡(jiǎn)化了傳統(tǒng)二值化處理中確定閾值的步驟。(8)利用基于線段表的連通域檢測(cè)法，提取經(jīng)過(guò)二值化處理后得到的海天線紅外圖像中的海天線的位置。具體步驟為：(81)對(duì)二值化處理后的海天線紅外圖像逐行掃描，記錄掃描得到的所有水平線段的編號(hào)和左右端點(diǎn)坐標(biāo)x1、x2，并將每條線段的標(biāo)記值賦為0；(82)根據(jù)端點(diǎn)坐標(biāo)判斷相鄰行線段之間的連通關(guān)系，設(shè)xa和xb分別為第i-1行某線段的左右端點(diǎn)坐標(biāo)，xc和xd分別為第i行某線段的左右端點(diǎn)坐標(biāo)，若能夠滿足條件(xb≥xc-1)∩(xa≥xd+1)，則判定兩相鄰線段八連通；(83)根據(jù)步驟(82)的判定結(jié)果，更新線段標(biāo)記；具體步驟為：(831)如果當(dāng)前線段與上一行中的線段都不連通，則按照自然數(shù)從小到大的順序賦予當(dāng)前線段新的標(biāo)記，由于二值化處理后的海天線紅外圖像中處于第一行的第一條線段沒(méi)有上一行，直接將其標(biāo)記為1，否則執(zhí)行步驟(832)或步驟(833)；(832)如果當(dāng)前線段與上一行某線段相連通，且當(dāng)前線段標(biāo)記值為0，則將上一行線段的標(biāo)記值賦予當(dāng)前線段，否則執(zhí)行步驟(831)或步驟(833)；(833)如果當(dāng)前線段與上一行某線段相連通，且當(dāng)前線段的標(biāo)記值非0，則將兩線段中較小的標(biāo)記值賦予當(dāng)前線段，否則執(zhí)行步驟(831)或步驟(832)。(84)更新線段標(biāo)記后，對(duì)記錄標(biāo)記的二維數(shù)組建立映射表，進(jìn)行標(biāo)記統(tǒng)一；首先初始化一個(gè)二維數(shù)組，記錄每條線段的編號(hào)與其對(duì)應(yīng)的標(biāo)記值(如圖5所示)。再采用遞歸的傳遞方法，按線段編號(hào)從大到小的順序依次歸并等價(jià)的連通標(biāo)記。(如圖6所示)。(85)將標(biāo)記統(tǒng)一后，提取相同標(biāo)記值最多的線段元素，即提取二值化處理后的海天線紅外圖像中的最長(zhǎng)連通域，即為海天線所在位置。二值圖像連通域檢測(cè)是圖像處理中提取目標(biāo)幾何特征的常用方法。鄰近像素點(diǎn)的關(guān)系有四連通和八連通兩種，在海天線檢測(cè)中選擇八連通的方式，即某像素除了直接與上下左右四個(gè)相鄰像素連接外，還與斜方向上的四個(gè)相鄰像素連接。在二值圖像中，區(qū)域可以看作水平線段的組合，而每條線段可以由它兩個(gè)端點(diǎn)所表示。因此線段表單元的主要部分即為對(duì)應(yīng)線段兩端點(diǎn)的X坐標(biāo)和Y坐標(biāo)。在一般情況下，使用線段表可使圖像的存儲(chǔ)空間大大減小。當(dāng)兩條線段連通時(shí)，線段上的像素也都是連通的，因此連通檢測(cè)完全可以通過(guò)線段的檢測(cè)來(lái)實(shí)現(xiàn)。本文采用基于線段表的二值圖像連通域檢測(cè)算法，可以高效地判斷出海天線的位置。當(dāng)前第1頁(yè)1 2 3