[发明专利]一种自适应窄带水平集的声纳图像检测方法

说明书

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，具体涉及是一种检测声纳图像(sonar image)的自适应窄带水平集的声纳图像检测方法。

背景技术

近年来基于声纳图像的水下目标识别技术得到了极大地发展，其应用范围也越来越广泛，包括军事探测、海底测量、沉船打捞、水下管道检测等。但在水下目标识别之前，须对声纳图像进行目标检测和特征提取，声纳图像水下目标检测和特征提取在水下目标识别过程中具有重要的地位。其中声纳图像检测的目的是要从复杂海底混响区域中提取出目标高亮区和阴影区域，并尽量保留图像原始边缘信息。

水平集方法以一种隐含的方式来表达轮廓曲线的演化过程，并且提供了稳定的数值解法，算法简单、实现速度快，精度相对较高，因此，应用水平集方法进行声纳图像中目标高亮区和阴影区的检测具有很好的发展和应用前景。所以，国内外学者应用水平集方法进行声纳图像目标检测研究，取得了一定的成果。其中在已有的文献中最著名和效果最好的检测方法主要包括：1.基于活动轮廓和水平集的侧扫声纳图像分割：2005年Maria Lianantonakis,Yvan R.Petillot.Sidescan sonar segmentation using active contours and level set methods.IEEE Oceans-Europe,2005,1:719-724.提出对含有海底沙滩的海床声纳图像进行了检测，找到了沙滩区域的边界。2.基于纹理算子和活动轮廓的侧扫声纳图像分割：2007年Maria Lianantonakis,Yvan R.Petillot.Sidescan sonar segmentation using texture descriptors and active contours.IEEE Journal of Oceanic Engineering,2007,32(3):744-752提出应用含有多个特征的水平集模型对含有海底沙滩的海床声纳图像进行检测，找到沙滩区域的边界，取得了较好的检测效果。3.基于隐活动轮廓的声纳图像分割：2009年Enfang SANG,Zhengyan SHEN,Chang FAN,Yuanshou LI.Sonar Image Segmentation Based on Implicit Active Contours[C]//2009IEEE International Conference on Intelligent Computing and Intelligent Systems,Shanghai,China,2009:228-231提出通过改变初始化零水平集完成水下目标的检测。4.基于GMRF和水平集模型的声纳图像分割：2010年Xiu-FenYe,Zhe-HuiZhang,PeterX.Liu,Hong-LingGuan.Sonar image segmentation based on GMRF and level-set models.Ocean Engineering,2010,37(1):891-901提出联合原始声纳图像和不同阶邻域的GMRF模型的纹理特征图像的局部均值作为主要驱动能量，完成水下声纳图像目标的检测。5.基于水平集改进的水下目标轮廓提取方法：2010年王兴梅,印桂生,门志国,叶秀芬.基于水平集改进的水下目标轮廓提取方法.哈尔滨工业大学学 报.2010,42(4):660-664提出利用水下目标检测结果确定目标演化子区域，缩小目标区域范围，同时在目标检测结果中，根据目标高亮区和阴影区的位置，确定各个目标演化子区域初始闭合曲线的中心坐标，完成水下目标检测。6.基于改进水平集的声纳图像分割方法：2012年Guangyu Liu,Hongyu Bian,Hong Shi.Sonar Image Segmentation based on an Improved Level Set Method,International Conference on Medical Physics and Biomedical Engineering,2012,33:1168-1175提出通过结合高帽变换、低帽变换与水平集算法相结合的检测方法，得到了良好的声纳图像水下目标检测效果。

发明内容

本发明的目的在于提供一种检测精度高，能实现声纳图像两类和三类检测的自适应窄带水平集的声纳图像检测方法。

本发明的目的是这样实现的：

(1)采用各向异性的二阶邻域分布特性MRF模型的参数来描述声纳图像的纹理特征，完成声纳图像的平滑去噪处理；