基于机器视觉技术的水上救援探测系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，具体涉及基于机器视觉技术的水上救援探测系统及方法，包括：获取救援水域的红外视频，根据红外视频得到待处理红外图像，根据待处理红外图像窗口得到初始目标区域，根据初始目标区域得到目标区域，根据目标区域的面积得到目标区域的波动程度，根据目标程度得到待处理红外图像的基础层和细节层，根据待处理红外图像的基础层和细节层得到增强后的红外图像，对增强后的红外图像进行人员识别

【技术实现步骤摘要】
基于机器视觉技术的水上救援探测系统及方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体涉及基于机器视觉技术的水上救援探测系统及方法
。

技术介绍

[0002]我国是航运大国，拥有辽阔的海域和丰富的内河通航资源
。
随着社会经济的发展，海洋经济
、
内河水运
、
水上旅游等涉海
、
涉水的活动日益增多
。
我国内河支流众多
、
航道复杂，船只流量大且密集，船只发生事故的概率较大，水上的救援行动备受关注
。
在进行水上救援时，通过使用红外摄像头可以夜晚和白天同时使用并且红外摄像头的还可以穿过水上的雾气直接对大雾中的人进行检测
。
[0003]通过红外图像对水上物体识别跟踪时，由于外界环境复杂多样性，水上一般会产生水雾，大雾中的水汽和悬浮物会散射红外光，导致红外图像的对比度降低
。
红外辐射能量会在雾霾颗粒上散射和吸收，使得图像中物体的边缘和细节变得模糊不清
。
影响红外图像中的物体识别和追踪，因此需要对采集的红外图像进行增强处理
。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供基于机器视觉技术的水上救援探测系统及方法，以解决现有的问题
。
[0005]本专利技术的基于机器视觉技术的水上救援探测系统及方法采用如下技术方案：本专利技术一个实施例提供了基于机器视觉技术的水上救援探测方法，该方法包括以下步骤：获取待处理红外图像，预设窗口，根据预设窗口得到待处理红外图像窗口；根据待处理红外图像窗口中像素点灰度值得到目标区域，根据目标区域的面积得到目标区域的波动程度，根据目标区域获取目标区域的拟合曲线，根据拟合曲线得到目标区域之间的相似程度，根据目标区域的波动程度和目标区域之间的相似程度得到目标区域的目标程度；根据目标区域的目标程度得到待处理红外图像的基础层，根据待处理红外图像的基础层得到待处理红外图像的细节层；根据待处理红外图像的基础层和细节层得到增强后的红外图像，对增强后的红外图像进行人员识别
。
[0006]进一步地，所述预设窗口，根据预设窗口得到待处理红外图像窗口，包括的具体步骤如下：预设大小的窗口，利用窗口将待处理红外图像均等分割成若干个大小的待处理红外图像窗口
。
[0007]进一步地，所述根据待处理红外图像窗口中像素点灰度值得到目标区域，包括的具体步骤如下：在所有的待处理红外图像窗口中任意选取一个待处理红外图像窗口，将任意选取
一个待处理红外图像窗口记为目标红外图像窗口，对目标红外图像窗口进行连通处理，包括：在目标红外图像窗口中选取灰度值最大的像素点，将灰度值最大的像素点记为第一初始点，在待处理红外图像中获取和第一初始点灰度值相差不超过预设灰度阈值的像素点，记为相似像素点，获取和第一初始点连通的所有相似像素点构成的区域，得到初始目标区域，将初始目标区域的像素点进行标记去除；重新选取一个目标红外图像窗口，对重新选取的目标红外图像窗口进行相同的所述连通处理，得到另一个初始目标区域，继续重新选取目标红外图像窗口，直至待处理红外图像中所有像素点都存在于初始目标区域，最终得到若干个初始目标区域，根据初始目标区域得到目标区域
。
[0008]进一步地，所述根据初始目标区域得到目标区域，包括的具体步骤如下：预设数量阈值，将初始目标区域中包含像素点数量大于等于预设数量阈值的初始目标区域作为目标区域，得到若干个目标区域
。
[0009]进一步地，所述根据目标区域的面积得到目标区域的波动程度，包括的具体步骤如下：式中，为第
i
个目标区域中像素点之间的最远距离，为第
i
个目标区域的凸包面积，为第
i
个目标区域的面积，为
sigmod
函数，为第
i
个目标区域的波动程度
。
[0010]进一步地，所述根据目标区域获取目标区域的拟合曲线，包括的具体步骤如下：对目标区域进行形态学骨架提取，提取出目标区域的骨架曲线，利用
DTW
算法将第
i
个目标区域的骨架曲线和第
j
个目标区域的骨架曲线进行匹配，得到若干像素点对，将像素点对之间的欧式距离作为纵坐标，将像素点对的获取顺序作为横坐标，构建二维坐标系，将二维坐标系中数据点进行拟合得到第
i
个目标区域和第
j
个目标区域的拟合曲线
。
[0011]进一步地，所述根据拟合曲线得到目标区域之间的相似程度，包括的具体步骤如下：式中，为第
i
个目标区域和第
j
个目标区域之间的相似程度，为第
i
个目标区域和第
j
个目标区域的拟合曲线上所有像素点对欧式距离的方差，为自然常数
e
为底的指数函数
。
[0012]进一步地，所述根据目标区域的波动程度和目标区域之间的相似程度得到目标区域的目标程度，包括的具体步骤如下：式中，为第
i
个目标区域的目标程度，为第
i
个目标区域的最大宽度，所述目标区域的最大宽度具体获取为：将第
i
个目标区域中像素点之间的最远距离记为，通过确定的线段在线段上每一个像素点位置作线段的垂线，并获取垂线与第
i
个目标区域边缘的两个交点，将两个交点之间的距离作为一个宽度，获取线段上所有的宽度，将最大宽度记
为；为第
i
个目标区域的所有的宽度的均值，为自然常数
e
为底的指数函数，为第
i
个目标区域和其他所有目标区域的相似程度的最大值，为第
i
个目标区域和其他所有目标区域的相似程度大于预设相似阈值的相似程度数量，为第
i
个目标区域的波动程度，为函数
。
[0013]进一步地，所述根据目标区域的目标程度得到待处理红外图像的基础层，根据待处理红外图像的基础层得到待处理红外图像的细节层，包括的具体步骤如下：将每个目标区域的目标程度作为引导滤波的滤波窗口的灰度方差，根据灰度方差利用引导滤波算法进行引导滤波得到待处理红外图像的基础层，将待处理红外图像和待处理红外图像的基础层对应位置像素点的灰度值作差得到待处理红外图像的细节层
。
[0014]本专利技术还提出了基于机器视觉技术的水上救援探测系统，包括存储器和处理器，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实现前述所述方法的步骤
。
[0015]本专利技术的技术方案的有益效果是：本专利技术通过分析图像中的灰度分布相似像素点的连通区域，将图像分割成灰度分布相似的区域，计算区域的波动程度可以用图像的种类划分，波动程度越大的区域越有可能是本文的目标区域，分析每个区域中自身波差异和区域之间的特殊性结合区域波动成量化目标程度，根据目标程度进行本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
基于机器视觉技术的水上救援探测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取待处理红外图像，预设窗口，根据预设窗口得到待处理红外图像窗口；根据待处理红外图像窗口中像素点灰度值得到目标区域，根据目标区域的面积得到目标区域的波动程度，根据目标区域获取目标区域的拟合曲线，根据拟合曲线得到目标区域之间的相似程度，根据目标区域的波动程度和目标区域之间的相似程度得到目标区域的目标程度；根据目标区域的目标程度得到待处理红外图像的基础层，根据待处理红外图像的基础层得到待处理红外图像的细节层；根据待处理红外图像的基础层和细节层得到增强后的红外图像，对增强后的红外图像进行人员识别
。2.
根据权利要求1所述基于机器视觉技术的水上救援探测方法，其特征在于，所述预设窗口，根据预设窗口得到待处理红外图像窗口，包括的具体步骤如下：预设大小的窗口，利用窗口将待处理红外图像均等分割成若干个大小的待处理红外图像窗口
。3.
根据权利要求1所述基于机器视觉技术的水上救援探测方法，其特征在于，所述根据待处理红外图像窗口中像素点灰度值得到目标区域，包括的具体步骤如下：在所有的待处理红外图像窗口中任意选取一个待处理红外图像窗口，将任意选取一个待处理红外图像窗口记为目标红外图像窗口，对目标红外图像窗口进行连通处理，包括：在目标红外图像窗口中选取灰度值最大的像素点，将灰度值最大的像素点记为第一初始点，在待处理红外图像中获取和第一初始点灰度值相差不超过预设灰度阈值的像素点，记为相似像素点，获取和第一初始点连通的所有相似像素点构成的区域，得到初始目标区域，将初始目标区域的像素点进行标记去除；重新选取一个目标红外图像窗口，对重新选取的目标红外图像窗口进行相同的所述连通处理，得到另一个初始目标区域，继续重新选取目标红外图像窗口，直至待处理红外图像中所有像素点都存在于初始目标区域，最终得到若干个初始目标区域，根据初始目标区域得到目标区域
。4.
根据权利要求3所述基于机器视觉技术的水上救援探测方法，其特征在于，所述根据初始目标区域得到目标区域，包括的具体步骤如下：预设数量阈值，将初始目标区域中包含像素点数量大于等于预设数量阈值的初始目标区域作为目标区域，得到若干个目标区域
。5.
根据权利要求1所述基于机器视觉技术的水上救援探测方法，其特征在于，所述根据目标区域的面积得到目标区域的波动程度，包括的具体步骤如下：式中，为第
i
个目标区域中像素点之间的最远距离，为第
i
个目标区域的凸包面积，为第
i
个目标区域的面积，为
sigmod
函数，为第
i
个目标区域的波动程度
。6.
根据权利要求1所述基于机器视觉技术的水上救援探测方法，其特征在于，所述根据
目标区域获取目标区域的拟合曲线，包括的具体步骤如下...

【专利技术属性】
技术研发人员：王同伟，
申请(专利权)人：数聚山东医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：