【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像数据处理，具体涉及一种基于距离梯度区域能量的水下激光条纹中心提取方法。
技术介绍
1、水下线扫描激光三维成像是一种基于激光技术的远程测距和三维成像系统，可以在水下环境中实现高精度的地形测绘、目标探测和成像。
2、典型的水下线扫描激光三维成像示意图如图1所示。激光器01发出具有一定发散角的线激光，图像传感器02连续拍摄，每次拍摄后，对线激光照明范围内的目标03深度进行测量。水下激光雷达在移动平台上搭载，随着移动平台运动对海底连续推扫，结合移动平台提供的惯导信息，由计算机04将多次测量结果05拼接重构，得到目标03推扫区域的三维图06。
3、受光波在水下传输过程中高散射和强吸收的影响，采集到的激光条纹图像有很强的后向散射干扰，导致激光条纹所在区域往往并不是图像的全局最亮区域，激光条纹对比度极低，对激光条纹的准确提取带来了巨大挑战。
4、根据原理的不同，现有的激光条纹提取技术可以分为基于几何中心和基于灰度能量中心两大类。受到高散射和强吸收的水下环境影响，水下激光条纹所在区域往往不是图像的全局最亮区域，其灰度能量弱于后向散射噪声能量，因此，基于几何中心的方法无法提取到激光条纹的精准轮廓，基于灰度能量中心的方法无法提取到激光条纹的能量中心，现有的两类激光条纹提取技术在水下复杂环境下均不可用。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是用于解决现有的基于几何中心和基于灰度能量中心两类方法不适用于水下受噪声严重干扰的激光条纹中心提取的问题，而提供一
2、为了解决上述现有技术所存在的不足之处，本专利技术提供了如下技术解决方案：
3、一种基于距离梯度区域能量的水下激光条纹中心提取方法，其特殊之处在于，包括如下步骤：
4、步骤1、采用高斯核，通过离散化的窗口滑窗卷积计算的方法对水下激光条纹图像i进行滤波得到is；
5、步骤2、对is进行图像灰度变换得到ig；
6、步骤3、对ig使用scharr算子得到距离梯度图像idisgra；
7、步骤4、计算距离梯度图像idisgra的区域梯度能量最大值maxdisgra，并输出对应点坐标及区域大小；
8、步骤5、根据步骤4得到的区域梯度能量最大值maxdisgra的对应点坐标及区域大小，从水下激光条纹图像i中截取激光条纹区域izone；
9、步骤6、计算激光条纹区域izone的每列的灰度最大值坐标，并作为原始激光条纹坐标集合l(x，y)输出；
10、步骤7、通过计算步骤6得到的原始激光条纹坐标集合中的中位值及绝对偏差，去除离群点，得到最终的水下激光条纹中心。
11、进一步地，所述步骤3具体为：
12、对ig使用scharr算子在垂直方向的卷积核gy进行卷积运算，得到ig的距离梯度图像idisgra。
13、进一步地，所述步骤4具体为：
14、步骤4.1、根据距离梯度图像idisgra的行数rows1和列数cols1，确定滑动框的长slidex、宽slidey；
15、步骤4.2、确定遍历距离梯度图像idisgra的水平步长stepx和竖直步长stepy，长slidex、宽slidey分别为水平步长stepx和竖直步长stepy的正整数倍；
16、步骤4.3：使滑动窗以水平步长stepx和竖直步长stepy遍历距离梯度图像idisgra，计算距离梯度图像idisgra的区域梯度能量最大值maxdisgra，并输出对应点坐标及区域大小。
17、进一步地，所述步骤4.3具体为：
18、假设初始的区域梯度能量最大值maxdisgra＝0，对应滑动框左上角坐标为(x，y)＝(0，0)，计算遍历过程中的区域梯度能量edisgra，若edisgra≥maxdisgra，则maxdisgra＝edisgra，遍历规则如下：
19、a1.逐行遍历距离梯度图像idisgra，n＝n+1，滑动框坐标(x，y)为：
20、
21、其中，n为滑动窗在水平方向的移动次数，m1为滑动窗在竖直方向的移动次数，m1和n均为大于等于0的整数；
22、a2.当x＝n·stepx≥cols1-slidex时，滑动框已经到达最后一列，滑动框向下移动m1＝m1+1，水平方向清零n＝0；
23、a3.当y＝m1·stepy＜rows1-slidey时，返回步骤a1；
24、当y＝m1·stepy≥rows1-slidey时，滑动框已经到达最后一行，遍历完此行数据后结束遍历，输出区域梯度能量最大值maxdisgra的对应点坐标及区域大小。
25、进一步地，所述步骤6具体为：
26、步骤6.1、获得激光条纹区域izone的行数rows2和列数cols2；
27、步骤6.2、遍历激光条纹区域izone，记录每列的列灰度最大值坐标；
28、步骤6.3、判断激光条纹区域izone的每列是否存在多个数值相等的灰度最大值，若某列存在多个数值相等的灰度最大值，则令该列的激光条纹中心为该列多个数值相等的灰度最大值对应坐标的平均值，否则执行步骤6.4；
29、步骤6.4、令激光条纹区域izone的每列的灰度最大值坐标作为原始激光条纹坐标集合l(x，y)，x∈[0，cols2)输出。
30、进一步地，所述步骤6.2具体为：
31、遍历激光条纹区域izone，记录每列的灰度最大值坐标，r为行坐标，c为当前遍历列坐标，其中0≤r＜rows2，0≤c＜cols2，规则如下：
32、b1.逐列遍历距离梯度图像idisgra，r＝r+1；
33、b2.当r＝rows2-1时，右移至下一列，c＝c+1，行坐标清零r＝0；
34、b3.c＜cols2-1时，返回步骤b1；
35、当c＝cols2-1时，遍历至最后一列，遍历完此列数据后结束遍历。
36、进一步地，所述步骤7具体为：
37、步骤7.1、选取邻域长度len及遍历步长step；
38、步骤7.2、以邻域长度len和步长step遍历原始激光条纹坐标集合l(x，y)；
39、步骤7.3、计算当前遍历邻域内所有数据yi的中位值ymedian；
40、步骤7.4、计算当前遍历邻域内所有数据yi与中位值ymedian的绝对偏差bias，即：
41、bias＝|yi-ymedian|
42、步骤7.5、取绝对偏差bias的中位值mad＝biasmedian；
43、步骤7.6、确定离群点阈值n2，处理和过滤当前遍历邻域内所有数据yi中的离群点，得到处理后数据y′i，如下：
44、
45、步骤7.7、输出水下激光条纹中心l本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于距离梯度区域能量的水下激光条纹中心提取方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于距离梯度区域能量的水下激光条纹中心提取方法，其特征在于，所述步骤3具体为：
3.根据权利要求1所述的一种基于距离梯度区域能量的水下激光条纹中心提取方法，其特征在于，所述步骤4具体为：
4.根据权利要求3所述的一种基于距离梯度区域能量的水下激光条纹中心提取方法，其特征在于，所述步骤4.3具体为：
5.根据权利要求1所述的一种基于距离梯度区域能量的水下激光条纹中心提取方法，其特征在于，所述步骤6具体为：
6.根据权利要求5所述的一种基于距离梯度区域能量的水下激光条纹中心提取方法，其特征在于，所述步骤6.2具体为：
7.根据权利要求1至6任一所述的一种基于距离梯度区域能量的水下激光条纹中心提取方法，其特征在于，所述步骤7具体为：
8.根据权利要求7所述的一种基于距离梯度区域能量的水下激光条纹中心提取方法，其特征在于，步骤7.1中，所述步长step小于等于邻域长度len，并且有
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【技术特征摘要】
1.一种基于距离梯度区域能量的水下激光条纹中心提取方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于距离梯度区域能量的水下激光条纹中心提取方法，其特征在于，所述步骤3具体为：
3.根据权利要求1所述的一种基于距离梯度区域能量的水下激光条纹中心提取方法，其特征在于，所述步骤4具体为：
4.根据权利要求3所述的一种基于距离梯度区域能量的水下激光条纹中心提取方法，其特征在于，所述步骤4.3具体为：
5.根据权利要求1所述的一种基于距离梯度区域能量的水下激光条纹中心提取方法，其特征在于，所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵旭，吴国俊，
申请(专利权)人：中国科学院西安光学精密机械研究所，
类型：发明
国别省市：
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