[发明专利]一种基于图像处理的无人艇检测海浪的方法

说明书

本发明公开一种基于图像处理的无人艇检测海浪的方法，其利用艇载摄像头拍摄无人艇周围海域图像，并利用高斯滤波对原图进行预处理；将预处理后的图像所属颜色空间进行转换；对图像进行形态学操作，获取海浪所属的区域；统计海浪所属像素区域的面积在整张图像中的占比；当海浪所属像素面积在整张图像中的占比超过设定值后，生成触发信号，表明海浪大小，进行预警。本发明是低成本、高效率的海浪检测方法，能对周围海浪大小进行检测以规避风浪危害。

技术领域

本发明属于无人艇应用技术领域,更具体地说，是一种基于图像处理的无人艇检测海浪的方法，其能够根据无人艇周围的海浪情况，自动识别风浪风险，从而保护无人艇。

背景技术

海底测绘是无人艇作业的重要任务之一，然而海上情况多变，尤其是恶劣气候所导致的狂风大浪和海啸等自然灾害，对无人艇船体和所搭载的设备构成了极大的威胁，容易损坏艇载设备，甚至导致无人艇翻船，带来重大损失。同时，无人艇测绘的海域多为有人测绘船不方便测绘的深度较浅的海域，这些地方有的岛礁伸出海面，在极端天气情况下，风浪摇晃，极易使得无人艇碰撞岛礁或者触及暗礁，破环舰体结构，严重情况下甚至使得无人艇报废。

目前，业界常用的现有技术是这样的：

(1)利用天气预报进行对预测绘海域的天气等海况信息进行预估和判断，然而，海上天气多变，无人艇往往位于无人海域单独作业，单一的天气预报很难预测及时并且准确的无人艇周围海况；

(2)利用毫米波雷达对周围的海况进行建模，获取无人艇周围海浪信息，然而，雷达的价格高昂，性价比低，同时雷达进行海浪建模需要耗费一定的计算资源，而无人艇测绘本身使用的传感器设备众多，再使用雷达进行单一的海浪建模会造成计算资源更为紧张。并且雷达建模的采样建模耗费时间，难以做到实时建模，浪费大量资源而获取的效果不佳。

因此，需要一套低成本、高效率的海浪检测系统来对周围海浪大小进行检测以规避风浪危害。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于图像处理的无人艇检测海浪的方法，其是利用艇载摄像头视频中检测海浪高度并进行预警的方法。

本发明通过以下技术方案予以实现：

一种基于图像处理的无人艇检测海浪的方法，具体包括以下步骤：

步骤一：海浪视频预处理，减少视频中图像的噪声，得到下一步可以处理的图像；

步骤二：将预处理后的图像所属颜色空间进行转换；

步骤三：对图像进行形态学操作，获取海浪所属的区域；

步骤四：统计海浪所属像素区域的面积在整张图像中的占比；

步骤五：当海浪所属像素面积在整张图像中的占比超过设定值后，生成触发信号，表明海浪大小，进行预警。

进一步，所述步骤一中海浪视频预处理方法，具体包括：

(1)对获取的图像逐帧进行高斯滤波；

(2)获取图像的基本参数，包括图像尺寸的总行数H和图像总列数W。

进一步，所述高斯滤波是一种线性滤波器，其抑制噪声，平滑图像，减少因为环境因素所导致摄像头采集的图像中的白噪声，保留图像中更多的有效特征，得到预处理图像，高斯卷积核尺寸为5×5。

进一步，所述步骤二中预处理后的图像所属颜色空间转换，具体包括：

(1)RGB颜色空间根据颜色发光原理来设计，使用红(R)、绿(G)、蓝(B)三种颜色不同比例混合，描述物体颜色，而HSV颜色空间是一种比较直观的颜色模型，使用色调(H)、饱和度(S)和明度(V)来描述物体颜色，转换公式如下：

令