[发明专利]一种基于自适应阈值帧差法的实时海浪分割方法及装置在审
| 申请号： | 201911151010.4 | 申请日： | 2019-11-21 |
| 公开（公告）号： | CN111047595A | 公开（公告）日： | 2020-04-21 |
| 发明（设计）人： | 王顺礼;梅新奎;刘文智;叶秀芬;李海波;于立明;周翰文;刘汉强;修林冉;韩锦亮 | 申请（专利权）人： | 深圳市若雅方舟科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/10 | 分类号： | G06T7/10;G06T7/136 |
| 代理公司： | 北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11465 | 代理人： | 曹鹏飞 |
| 地址： | 518101 广东省深圳市宝安区*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 自适应 阈值 帧差法 实时 海浪 分割 方法 装置 | ||
1.一种基于自适应阈值帧差法的实时海浪分割方法，其特征在于，包括：
获取目标海域运动海浪视频序列图像；
对所述运动海浪视频序列图像，进行灰度转化；
将获得的灰度图像相邻两帧进行差分操作；
根据差分后的图像，生成自适应阈值；
根据所述自适应阈值，进行阈值操作输出最终的海浪分割图像。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将获得的灰度图像相邻两帧进行差分操作，包括：
读取连续两帧视频图像fn和fn-1，并计算出相邻两帧的差分图像Dn。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，读取连续两帧视频图像fn和fn-1，并计算出相邻两帧的差分图像Dn，包括：
两帧对应像素点的灰度值记为fn(x,y)和fn-1(x,y)，将两帧图像对应像素点的灰度值进行相减，并取其绝对值，得到差分图像Dn：Dn(x,y)＝|fn(x,y)-fn-1(x,y)|。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据差分后的图像，生成自适应阈值，包括：
根据相邻两帧的差分图像Dn，计算整幅差分图像Dn的均值；
生成自适应阈值T，T＝n*mean(Dn(x,y))；自适应阈值T为图像Dn均值的预设倍数。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述自适应阈值，进行阈值操作输出最终的海浪分割图像，包括：
将得到的差分图像Dn按照算出的自适应阈值T进行阈值处理，根据公式(1)将大于所述自适应阈值T部分的灰度值保留原值，小于所述自适应阈值T部分取0，处理后得到的图像为分割出的海浪Rn；
6.一种基于自适应阈值帧差法的实时海浪分割装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取目标海域运动海浪视频序列图像；
灰度转化模块，用于对所述运动海浪视频序列图像，进行灰度转化；
差分操作模块，用于将获得的灰度图像相邻两帧进行差分操作；
生成模块，用于根据差分后的图像，生成自适应阈值；
输出模块，用于根据所述自适应阈值，进行阈值操作输出最终的海浪分割图像。
7.如权利要求6所述装置，其特征在于，所述差分操作模块，具体用于读取连续两帧视频图像fn和fn-1，并计算出相邻两帧的差分图像Dn。
8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述差分操作模块，具体用于两帧对应像素点的灰度值记为fn(x,y)和fn-1(x,y)，将两帧图像对应像素点的灰度值进行相减，并取其绝对值，得到差分图像Dn：Dn(x,y)＝|fn(x,y)-fn-1(x,y)|。
9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述生成模块，包括：
计算子模块，用于根据相邻两帧的差分图像Dn，计算整幅差分图像Dn的均值；
生成子模块，用于生成自适应阈值T，T＝n*mean(Dn(x,y))；自适应阈值T为图像Dn均值的预设倍数。
10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述输出模块具体用于，
将得到的差分图像Dn按照算出的自适应阈值T进行阈值处理，根据公式(1)将大于所述自适应阈值T部分的灰度值保留原值，小于所述自适应阈值T部分取0，处理后得到的图像为分割出的海浪Rn；
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