[发明专利]多特征融合的水下目标建模及优化方法

说明书

本发明公开了一种多特征融合的水下目标建模及优化方法，通过对水下图像生成角点进行似物性建模定位目标区域，衍生用于水下目标信息提取的判别依据；并利用图像内部的纹理和对比度特征在该区域选择出准确表征目标信息的标签，利用ERM传播标签得到初始目标图；并结合图像空间、纹理和颜色特征优化传播结果，以解决初始目标图存在边缘模糊和灰度变化不均的问题。本发明方法与传统的水下目标建模和优化方法相比，融合多种目标特征，且在保证算法良好运算速度的前提下提高了水下目标建模的准确性，整体性能得到提高。

技术领域

本发明属于目标建模技术领域，涉及一种多特征融合的水下目标建模及优化方法。

背景技术

目标建模技术在水下科学研究和实际工程中发挥着重要的作用。但是受到水下目标多样性、场景复杂性和成像模糊性等影响，水下成像通常面临复杂的照明条件、目标对比度较低和水浑浊不清等问题，给基于图的水下目标建模带来较大困难。基于图的目标建模因其快速而准确的优点被广泛研究，但是这种模型很大程度上依赖于选取的先验传播标签，水下复杂环境会扭曲背景与目标之间的特征差异，造成表征目标特征的标签选取不准确，那么最终建模结果则会出现很大误差。而现有技术在提取目标信息时多采用由背景向目标演化方法，只提取非目标即背景区域信息，而不先验聚焦于目标本身特征。这些方法在场景变化单一、目标与背景有显著区别时能获得较为准确的建模结果，然而在目标形态多变、水体光线散射衰减严重复杂水下场景中，现有方法很难取得有效的建模结果。

发明内容

发明目的：本发明目的在于提出一种多特征融合的水下目标建模及优化方法，以克服现有建模技术在无法准确定位提取目标信息的问题，提高了水下目标建模结果的准确性。

技术方案：为实现上述发明目的，本发明提供的多特征融合的水下目标建模及优化方法，对水下目标角点似物性进行建模定位目标存在区域；并通过该模型衍生用于目标信息提取的判决依据，结合图像内部特征，在候选区域中提取目标标签信息；通过图模型传播目标标签，并结合图像空间、纹理和颜色特征优化传播结果。该方法包括如下步骤：

(1)根据角点似物性规则建立水下目标区域定位模型；所述角点似物性规则为：在目标可能存在区域中，检测出的角点分布密集度，且似物性强度要高于非目标存在区域；

(2)根据所述水下目标区域定位模型计算角点密集度和每个角点的似物性强度，以定位目标可能存在区域，从而衍生用于水下目标信息提取的判别依据；

(3)在所述目标可能存在区域中，结合所述判别依据和图像内部特征提取表征目标信息的标签；

(4)利用扩展随机游走算法ERM传播目标标签，遍历所有目标可能存在的标签区域，生成初始目标图；

(5)融合图像空间、纹理和颜色特征优化每个遍历到的标签区域，实现整体结果优化。

进一步地，所述步骤(1)中角点似物性规则表示为：

角点分布密集度：角点在图像块中分布的密集程度：

其中ξ_i为第i个图像块中的角点密集度，C_i和N_i分别为第i个图像块中的角点总个数和像素总个数；

似物性强度：每个角点与其他角点之间的近似目标物体强度：

其中s_m为第m个角点的近似物强度，(x_m,y_m)和(x_n,y_n)为第m和n角点的坐标，H为角点的总个数；将像素级别的似物性强度转为图像块级别，表示为：

其中s_i表示第i个图像块近似物强度，sp_i为第i个图像块；