[发明专利]一种基于行梯度累加对红外图像海天线进行检测的方法

说明书

技术领域

本发明涉及红外海天图像检测领域，具体涉及到自动海天线检测。

背景技术

海天背景下舰船识别系统中，海天线检测是红外图像舰船目标识别与跟踪的一个重要环节。一方面原始图像成像范围广，若不初步确定舰船目标大致范围，将会大大降低目标识别的效率。根据经验，当船只处于较远距离时(大于6千米)，原始图像可分为三个区域：天空、海天线、海面。而海天线的检测可将这三个区域做一大致区分，得到海天线位置信息后，仅需检测海天线附近的区域，减小了运算量。另一方面原始红外图像信噪比、信杂比较低，天空的云层，近海域的水波都会对目标识别造成一定干扰。检测到海天线后可以排除一定的干扰信息，提高正确率。

但在复杂海天背景下，天空条形云层和强海波干扰，都会增加海天线检测的难度。特别是强海波，会在红外图像中产生较强的明暗分割线，甚至会高过真实海天线的明暗变化，导致检测结果发生偏离。

因此关于提取海天线近年来也有很多的研究，行扫描法、直线拟合法、Otsu分割法、直线检测法是目前较为常用的实时检测方法，但是这些方法各有其优缺点和适用条件；小波变换方法计算量较大，实用性不强。

通常情况下海天线是一条近似水平的直线，传统行扫描方法先求垂直梯度图像，并进行绝对值的非线性操作转换为图像灰度值，然后对梯度图像的灰度值进行逐行累加。由于通常在海天线附近，上方天空的灰度值整体会大于下方海面的灰度值，从而在海天线所在行处的梯度累加值也会比较大。通过寻找累加值最大的一行，便可认为是海天线，作为海天线提取结果输出。对于海天线信噪比较低和海浪干扰较多的图像，非海天线处的行累加的值常与海天线处相当，甚至会超过海天线处的累加值，此时便会导致海天线提取结果错误。

霍夫变换(Hough Transform)是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一，对于圆、直线等图形都有很好的识别效果。海天线在空旷的海天图像中也有很明显的直线特征，因此可以采用霍夫变换检测海天线。在检测之前往往还需要进行Canny边缘检测，简化图像结构，绘出区域轮廓从而提高检测正确性。Canny边缘检测算子是John F.Canny于1986年开发出来的一个多级边缘检测方法，其包含很多可调节的参数，效果较好。其具体海天线提取方法是：首先对预处理图像使用Canny算子进行边缘检测的处理，获得二值化的边缘图像；然后对边缘图像进行Hough变换，以检测边缘图像中的直线；最后取Hough变换响应最大的峰值点代表的直线作为海天线的提取结果输出。然而在边缘图像中，云层和海浪的也会形成较明显的直线特征，经过Hough变换，当其响应值有时大于真实海天线的响应值，会对海天线的提取形成干扰。

Otsu方法又称最大类间方差法，是由日本学者大津于1979年提出的，是一种自适应的阈值确定的方法,它是按图像的灰度特性，将图像分成两部分。一般情况下，由于海天背景红外图像，海和天各自内部的灰度比较均匀，而海和天之间的灰度差别较大，采用Otsu方法可分割出海、天两个部分，则这两部分的交界处经边缘直线提取后，可认为是海天线。用Otsu分割阈值难以适应复杂多变的海天背景红外图像，也难于处理灰度渐变的情况，容易形成多检、误检的情况。

直线拟合方法首先对预处理的图像计算垂直梯度，类似于行扫描法，通常海天线所在位置的垂直梯度值比较大，因此选取每列梯度最大的位置作为用于直线拟合的数据点集。再使用这些点进行直线拟合，拟合的直线可以作为海天线提取结果。和行扫描法一样，对于低信噪比和多干扰的效果不理想。

发明内容

本发明的主旨在于通过对行扫描法进行改进，结合综合评价方式，大大增强了方法的准确性和稳定性，便于实际应用分析。

为了解决上述技术问题，达到上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于行梯度累加对红外图像海天线进行检测的方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1、输入待检测经预处理的海天线红外图像；

步骤2、计算每一点像素的行梯度；

步骤3、计算行梯度和，并从其中选出若干个峰值，记录其所在行号，作为海天线候选位置；

步骤4、依次选择候选海天线位置，计算候选海天线之上区域和之下区域的平均灰度值之差、平均行梯度和之差；

步骤5、创建评价函数，综合已知数据，综合评价得到海天线位置；

步骤6、输出海天线位置信息到原始图像。

上述技术方案中，所述步骤2的具体流程为：读入经步骤1预处理过后的红外图像，计算每一点像素的行梯度，对于某一点像素的行梯度，其定义如下式：