[发明专利]一种自适应阶梯初始化的窄带Chan-Vese模型水下多目标分割方法

权利要求书

1.一种自适应阶梯初始化的窄带Chan-Vese模型水下多目标分割方法，其特征在于：包括以下步骤，

步骤一：声纳图像平滑去噪处理后，根据块方式的k-均值聚类算法完成初始分割，初步判断水下目标的位置；

步骤二：确定阶梯区域，确定自适应阶梯初始化零水平集函数；

步骤三：利用Chan-Vese模型窄带水平集进行声纳图像分割，完成水下多目标区域的两类分割和三类分割；

步骤四：对分割结果进行基于Chan-Vese模型的客观定量分析；

步骤二中所述的确定自适应阶梯初始化零水平集函数的过程为：

对不同目标区域进行膨胀腐蚀操作，膨胀腐蚀算子为每次膨胀特定区域就会向外扩大一圈，区域扩大的部分，就是一个阶梯；同理，每次腐蚀特定区域就会向内缩小一圈，区域缩小的部分，也是一个阶梯，

根据初始零水平集曲线C，膨胀一次确定新的边界曲线C1，C和C1之间的区域就为第一级上升阶梯，这个区域初始化为1，以此类推，当阶梯数为x时，x-1个阶梯上升到第x个阶梯区域值为x，曲线Cx外部区域初始化为d；同理，确定初始零水平集曲线内部初始化值，最终确定自适应阶梯初始化零水平集函数。

2.根据权利要求1所述的一种自适应阶梯初始化的窄带Chan-Vese模型水下多目标分割方法，其特征在于：所述的利用Chan-Vese模型窄带水平集进行声纳图像分割的具体过程为：

根据自适应阶梯零水平集建立窄带区域，根据迭代方程求水平集函数值，判断是否收敛，如果收敛结束迭代，此时得到水下多目标分割结果；否则重新建立窄带区域；

Chan-Vese模型两相窄带水平集的窄带函数为：

xC，yC为初始零水平集曲线C上的二维连续坐标；

r为窄带区域宽度的一半，(x,y)表示图像空间上的二维连续坐标；

Chan-Vese模型四相窄带水平集的窄带函数为：

φ1(xC,yC)和φ2(xC,yC)是根据初始闭合曲线C构造的符号距离函数；

N(x,y)＝N1(x,y)+N2(x,y)，

+为逻辑运算或。