[发明专利]一种基于灰度共生矩阵特征船只检索方法及装置

说明书

本发明提供一种基于灰度共生矩阵特征船只检索方法及装置，其中，方法包括如下步骤：获取待检测图像以及目标船只图像，在所述待检测图像中提取船只目标区域图像；根据灰度共生矩阵特征，确定所述船只目标区域图像和所述目标船只图像相似性；当相似性高于第一阈值，返回所述船只目标区域图像，作为检索结果。通过实施本发明，能够在海量的船只影像数据中获取有效目标船只。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，具体涉及一种基于灰度共生矩阵特征船只检索方法及装置。

背景技术

船只的运动情况作为临海区域感知信息的重要目标，是图像处理领域进行船只检测的重要内容。随着船只观测技术的进步，可获取的船只影像数据量快速增长。由于临海区域的船只数据中含有多种不同的场景，包括建筑区域、植被区域、山地、河流等，对于船只的识别和检索有较大干扰。研究如何从海量的船只影像数据中获取有效的目标船只，检索出需要的船只，成为了一个重要问题。

发明内容

因此，本发明要解决的技术问题在于克服现有技术中不能对海量的船只影像数据中获取有效目标船只的缺陷，从而提供一种基于灰度共生矩阵特征船只检索方法及装置。

根据第一方面，本发明实施例提供一种基于灰度共生矩阵特征船只检索方法，包括如下步骤：获取待检测图像以及目标船只图像，在所述待检测图像中提取船只目标区域图像；根据灰度共生矩阵特征，确定所述船只目标区域图像和所述目标船只图像相似性；当相似性高于第一阈值，返回所述船只目标区域图像，作为检索结果。

结合第一方面，在第一方面第一实施方式中，所述根据灰度共生矩阵特征，确定所述船只目标区域图像和所述目标船只图像相似性，包括：采用灰度共生矩阵方法提取所述船只目标区域图像和所述目标船只图像的纹理特征向量；根据确定所述船只目标区域图像和所述目标船只图像相似性，其中，f_Q和f_I分别表示所述船只目标区域图像和所述目标船只图像的纹理特征向量，i为特征向量个数。

结合第一方面第一实施方式，在第一方面第二实施方式中，所述采用灰度共生矩阵方法提取所述船只目标区域图像和所述目标船只图像的纹理特征向量，包括：根据图像大小，选择滑动窗口计算所述灰度共生矩阵的熵、角二阶矩、对比度和一致性四个特征值，将所述四个特征值作为新的特征矩阵的窗口中心像元；移动所述窗口中心像元，遍历所述船只目标区域图像和所述目标船只图像，得到四个新的纹理矩阵；将所述四个新的纹理矩阵取平均值，获得纹理特征向量。

结合第一方面，在第一方面第三实施方式中，所述在所述待检测图像中提取船只目标区域图像，包括：将所述待检测图像输入至预设的YOLO神经网络检测模型，获取船只目标区域图像。

根据第二方面，本发明实施例提供一种基于灰度共生矩阵特征船只检索装置，包括：图像获取模块，用于获取待检测图像以及目标船只图像，在所述待检测图像中提取船只目标区域图像；相似性计算模块，用于根据灰度共生矩阵特征，确定所述船只目标区域图像和所述目标船只图像相似性；检索结果获取模块，用于当相似性高于第一阈值，返回所述船只目标区域图像，作为检索结果。

结合第二方面，在第二方面第一实施方式中，所述相似性计算模块，包括：纹理特征向量计算模块，用于采用灰度共生矩阵方法提取所述船只目标区域图像和所述目标船只图像的纹理特征向量；图像相似性计算模块，用于根据确定所述船只目标区域图像和所述目标船只图像相似性，其中，f_Q和f_I分别表示所述船只目标区域图像和所述目标船只图像的纹理特征向量，i为特征向量个数。