[发明专利]一种基于点云平均背景差的三维声纳图像建模方法

权利要求书

1.一种基于点云平均背景差的三维声纳图像建模方法，包含以下步骤：

(1)获取声纳数据，将每帧声纳数据对应的三维声纳范围图像信息转换为全局坐标下的点云数据，该点云数据组成图像的像素；

(2)将一系列连续帧图像中相同位置的像素的平均值u(x,y,z)作为背景模型中相同位置的像素，得到背景模型，并根据每帧图像中的像素确定用于确定背景标准的阈值TH；

(3)根据背景模型和阈值TH对当前帧图像I(x,y,z)进行检测，得到输出图像；

(4)利用当前帧图像I(x,y,z)对背景模型和阈值TH进行更新。

2.如权利要求1所述的基于点云平均背景差的三维声纳图像建模方法，其特征在于，所述的步骤(2)的具体步骤为：

(2-1)对于一系列连续帧图像中不存在点云数据的位置，统一标定为空，得到预处理的图像集；

(2-2)计算预处理的图像集中所有图像相同位置的像素的平均值u(x,y,z)作为背景模型中相同位置的像素，得到背景模型；

(2-3)计算相邻两帧图像相同位置的像素差绝对值F_(t)(x,y,z)，并求得所有像素差绝对值的平均值u_diff(x,y,z)，所用公式为：

F_(t)(x,y,z)＝|I_t(x,y,z)-I_t-gap(x,y,z)|

$u_{diff}(x,y,z)=\frac{1}{M}{\mathrm{\Σ}}_{t=gap+1}^M{F}_t(x,y,z)$

其中，I_t(x,y,z)表示t时刻图像中坐标(x,y,z)处的像素值，gap表示两帧图像之间的时间间隔，I_t-gap(x,y,z)表示t-gap时刻图像中坐标(x,y,z)处的像素值，M为图像的总帧数；

(2-4)求取所有像素差的标准差diff_std(x,y,z)，所用公式为：

${\mathrm{diff}}_{std}(x,y,z)=\sqrt{\frac{1}{M}{\mathrm{\Σ}}_{t=gap+1}^M{\left(F_t\right(x,y,z)-u_{diff}(x,y,z\left)\right)}^2}$

(2-5)根据所有像素差的平均值u_diff(x,y,z)和所有像素差的标准差diff_std(x,y,z)确定阈值TH，所用公式为：

TH＝u_diff(x,y,z)+β×diff_std(x,y,z)

其中，β为阈值系数。