一种基于灰度门限分析的海天线检测方法技术

本发明专利技术属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于灰度门限分析的海天线检测方法，所述方法包括：获取图像信息，将其转换为灰度图像；边缘检测；找到垂直方向梯度最大处点；设置门限，去掉杂波点；确定海天线上的点；直线拟合。本发明专利技术旨在通过将海天线区域边缘灰度梯度设置门限分析与最小二乘直线拟合法相结合应用，通过分析图像以及调整线性滤波器的步长来扩大海天线附近的灰度梯度差，采用门限分析法提取边缘坐标，采用最小二乘直线拟合法提取海天线。利用此方法，实现了复杂背景下的海天线提取，具有较好的适应性与使用性。具有较好的适应性与使用性。具有较好的适应性与使用性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于灰度门限分析的海天线检测方法


[0001]本专利技术属于图像处理
，具体涉及一种基于灰度门限分析的海天线检测方法，其通过设置灰度梯度门限值去掉部分干扰严重的点，能够简化操作并有效抑制干扰和一定的背景变化，具有良好的工程应用价值。

技术介绍

[0002]海天线是天空和海面的连接线，由于海面背景和天空背景之间存在着灰度差异，海天线通常可以看成类似于直线的轮廓。海天线具有长直线特征，提取它的主要途径是对海天图像中的直线进行检测和拟合。针对海天线的提取，目前有很多种方法，但是各自有不同的局限性而且鲁棒性较差，检测精度高的一般计算量过大，超出了当前硬件计算能力，因此很难满足工程应用。
[0003]影响海面目标检测定位的因素有很多，例如天空中的云层、海面的杂波、光照强度等，因此海天背景下很难对舰船目标进行跟踪。一般情况下，舰船目标会在海天线区域内出现，所以通过确定海天线的位置就能够确定舰船目标的范围。这样就可以确定舰船目标搜索范围、抑制搜索范围外的噪声以及其他无关物体的干扰，可以达到减少计算量并降低虚警率的目的。综上，确定海天线的区域范围是在复杂海天背景下跟踪舰船目标的重要步骤。

技术实现思路

[0004](一)要解决的技术问题
[0005]本专利技术要解决的技术问题是：针对海天线检测的问题，如何提供海天线检测方法。
[0006](二)技术方案
[0007]为解决上述技术问题，本专利技术提供一种基于灰度门限分析的海天线检测方法，所述方法包括：
[0008]步骤A：获取图像信息，将其转换为灰度图像；
[0009]步骤B：边缘检测；
[0010]步骤C：找到垂直方向梯度最大处点；
[0011]步骤D：设置门限，去掉杂波点；
[0012]步骤E：确定海天线上的点；
[0013]步骤F：直线拟合。
[0014]其中，所述步骤A中，针对灰度图像，将彩色图像转化为灰度图像。
[0015]其中，所述步骤B中，海天线位于天和海的交界处，三个区域水平方向亮度变化相似，而竖直方向上海天线亮度变化最大；因此，海天线的灰度值在水平方向上变化小，而在竖直方向上变化大；近似一条直线的海天线可以通过选择合适的边缘检测模板进行线检测来扩大灰度梯度差；由于边缘两侧的像素灰度有很大不同，构成阶跃状边缘；边缘点的灰度值是上邻点灰度值与下邻点灰度值之差；在灰度差异很小的区域，区域内点的灰度值近似于0；而在边缘位置，灰度值跳变明显，因此该点灰度值很大，由此得到边缘检测的检测结
果。
[0016]其中，所述步骤C中，由于提高水平线边缘检测模板的梯度，使得海天线的位置更加明显；如果能够确定海天线位置每个像素纵坐标的大小，横坐标为此图像的像素列数，那么就能够将海天线上点的坐标表示出来；从每一列可以看出，海天线位置基本上是每一列像素的第一个最大值，因为海天线在水面以上，所以不用考虑水面的杂点对海天线点的影响，本步骤查找图像像素的每一列，找到从上到下的垂直方向的第一个灰度梯度最大值对应的纵坐标作为垂直方向梯度最大处点。
[0017]其中，所述步骤D中，天空部分点的梯度也许会是某一列像素梯度的最大值，这样就会使海天线上点的左边的确定产生很大的误差；但是还是会有大部分的点会集中在海天线上，而且将垂直方向第一个最大点的纵坐标显示在图像中，明显发现大部分点还是能够在一条线附近，如果部分点的分布比较散，这样就会导致这些点的方差比较大，所以可以设定门限值来舍掉分布比较散的点。
[0018]其中，所述步骤D中，计算出所有区域的海天线对应行数的均值并设定阈值T，当y
i
满足即可把该点y
i
作为海天线的点；上下设定初始门限值和以标准差σ
p
来表示这些y
i
点偏离均值的程度；由此通过选定合适的初始门限值和删掉偏离点，保留均值点，这样就可以在最大程度上逼近海天线。
[0019]其中，所述步骤E中，由于点在均值上下的位置不同，所以可以设定其中y
i
是选中的海天线的点，k1、k
p
分别为仿真过程确定的权值，从而进一步确定海天线上的点。
[0020]其中，所述步骤E中，根据图像的差异，选择适当的k1，k2值，设置对应的上下门限值和门限值之间的点会围绕一条直线附近，所以可以证明门限值选择的正确性。
[0021]其中，所述步骤F中，根据确定的海天线上的点的横纵坐标，按照直线拟合的方法得到海天线。
[0022]其中，所述方法利用图像设定灰度梯度的自适应门限值，从而舍去海天线附近天空区域和海面区域的干扰点，从而尽可能地选出更加接近海天线位置的点的坐标，最后利用直线拟合法完成海天线的提取。通过增大线检测的步长，有效地抑制了天空背景和海面背景的干扰，增强了目标的位置信息，提高了目标提取的精确度；
[0023]所述方法相对于传统的海天线提取方法，该方法应用较为具有较强的工程应用价值。
[0024](三)有益效果
[0025]与现有技术相比较，本专利技术通过垂直方向的像素梯度分析找到每一列的梯度变化最大的点，然后根据海天的直线分布性，设定灰度梯度的门限值，这样可以确定海天线上分布的点，然后利用最小二乘法对海天线进行拟合。此方法解决了复杂背景下海天线检测的问题，提高了海天线检测的可靠性、鲁棒性和应用性，具有更高的工程使用价值。对于复杂海面背景下的目标跟踪具有一定的意义。
附图说明
[0026]图1是本专利技术的流程图。
[0027]图2是本专利技术仿真应用图的灰度图。
[0028]图3是调整模板的步长使得灰度梯度变得更明显的仿真结果图。
[0029]图4是在垂直方向上梯度最大值所对应点的坐标。
[0030]图5是根据选定点的均值和方差确定的门限范围。
[0031]图6是海天线的选定点，发现这些点都围绕在一条线附近。
[0032]图7是本专利技术仿真结果拟合的海天线。
具体实施方式
[0033]为使本专利技术的目的、内容、和优点更加清楚，下面结合附图和实施例，对本专利技术的具体实施方式作进一步详细描述。
[0034]为解决上述技术问题，本专利技术提供一种基于灰度门限分析的海天线检测方法，所述方法包括：
[0035]步骤A：获取图像信息，将其转换为灰度图像；
[0036]步骤B：边缘检测；
[0037]步骤C：找到垂直方向梯度最大处点；
[0038]步骤D：设置门限，去掉杂波点；
[0039]步骤E：确定海天线上的点；
[0040]步骤F：直线拟合。
[0041]其中，所述步骤A中，针对灰度图像，将彩色图像转化为灰度图像，如图2所示。
[0042]其中，所述步骤B中，海天线位于天和海的交界处，三个区域水平方向亮度变化相似，而竖直方向上海天线亮度变化最大；因此，海天线的灰度值在水平方向上变化小，而在竖直方向上变化大；近似一条直线的海天线本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于灰度门限分析的海天线检测方法，其特征在于，所述方法包括：步骤A：获取图像信息，将其转换为灰度图像；步骤B：边缘检测；步骤C：找到垂直方向梯度最大处点；步骤D：设置门限，去掉杂波点；步骤E：确定海天线上的点；步骤F：直线拟合。2.如权利要求1所述的基于灰度门限分析的海天线检测方法，其特征在于，所述步骤A中，针对灰度图像，将彩色图像转化为灰度图像。3.如权利要求2所述的基于灰度门限分析的海天线检测方法，其特征在于，所述步骤B中，海天线位于天和海的交界处，三个区域水平方向亮度变化相似，而竖直方向上海天线亮度变化最大；因此，海天线的灰度值在水平方向上变化小，而在竖直方向上变化大；近似一条直线的海天线可以通过选择合适的边缘检测模板进行线检测来扩大灰度梯度差；由于边缘两侧的像素灰度有很大不同，构成阶跃状边缘；边缘点的灰度值是上邻点灰度值与下邻点灰度值之差；在灰度差异很小的区域，区域内点的灰度值近似于0；而在边缘位置，灰度值跳变明显，因此该点灰度值很大，由此得到边缘检测的检测结果。4.如权利要求3所述的基于灰度门限分析的海天线检测方法，其特征在于，所述步骤C中，由于提高水平线边缘检测模板的梯度，使得海天线的位置更加明显；如果能够确定海天线位置每个像素纵坐标的大小，横坐标为此图像的像素列数，那么就能够将海天线上点的坐标表示出来；从每一列可以看出，海天线位置基本上是每一列像素的第一个最大值，因为海天线在水面以上，所以不用考虑水面的杂点对海天线点的影响，本步骤查找图像像素的每一列，找到从上到下的垂直方向的第一个灰度梯度最大值对应的纵坐标作为垂直方向梯度最大处点。5.如权利要求4所述的基于灰度门限分析的海天线检测方法，其特征在于，所述步骤D中，天空部分点的梯度也许会是某一列像素梯度的最大值，这样就会使海天线上点的左边的确定产生很大的误差；但是还是会有大部分的点会集中在海天线上，而且将垂直方向第一个最大点的纵坐标显示在图像中，明...

【专利技术属性】
技术研发人员：李玲慧，唐湘成，张小川，黄正中，何衡湘，廖志烨，丛俊凯，邹硕颐，钟强，
申请(专利权)人：西南技术物理研究所，
类型：发明
国别省市：