[发明专利]一种船舶水线提取方法

说明书

一种船舶水线提取方法，结合图像处理技术，利用帧间差结合形态学闭运算的预处理算法提取有效区域，通过基于三角隶属函数关系的阈值算法，增强目标区域强度，减小噪声强度，利用OUST算法二值化图像。之后根据图像的宽度选取合理的采样比例，由上向下扫描提取水尺的边缘点，对采样的边缘点进行插值处理，从而得到真实的吃水线。本发明具有适用范围广、降低人为因素干扰、测量效率高、减少人力物力及交易成本等优点。

技术领域

本发明涉及水尺测量技术领域，尤其是一种自然场景下的船舶水线提取的方法。

背景技术

吃水线作为水尺计重的重要组成部分，其准确性将直接影响散货交易的公平性，因此吃水线的有效检测在水尺计重的过程中至关重要。目前为止，船舶吃水线检测的方法主要是人工辨识方法，水尺测量人员爬下船体，利用眼睛观测一段水尺，再利用一种默认的方法得到最终水尺线，这样的方法由于人为因素影响，其检测精度不高而且容易引起纠纷。

随着计算机科学和数字图像处理技术的发展，图像处理检测法开始兴起，这种方法具有非接触、效率高、便捷直观等优点，逐渐成为船舶水尺计重研究的主流方向。基于视觉的水尺计重算法一般分为三大部分，水线的提取，吃水线的检测以及计重识别，其中水线提取是吃水线水尺精确计重的前提，水线提取的准确度，直接影响水尺计重精度。

目前，关于水线提取的研究，郭秀艳等人利用船体和水体的色彩模型设计了一套提取吃水线的方法。针对在船舶水尺自动检测过程中，水迹线伪边缘的问题，彭将辉等人提出了一种采用数学形态学与Canny算子相结合的方法进行水尺检测。周广程等人利用HIS空间的启发式边缘提取算法。

但是，上述水线提取的方法，主要是围绕单帧图像的颜色或边缘特征进行分析，此类算法提供一种水尺广义的检测思路，能够处理一些拍摄理想的照片，也考虑到了水迹线这种实际情况。但在实际工程中，除了水迹线外，外部的光线变化、船体本身的斑驳、划痕、反光等因素也会对图片边缘检测带来强烈干扰，非理想的实际图像在边缘算子检测后得到的伪轮廓众多、伪轮廓规律也各不一样，所以基于的边缘检测判断水尺线算法在实际中并不实用，没有考虑实际情况下颜色的无规律性和梯度信息的复杂性，因此迫切需要一种高适用性的船舶水线提取方法。

发明内容

本发明目的在于提供一种能克服自然场景下采集图像存在光照不均匀、场景复杂等问题的高适用性的船舶水线提取方法。

为实现上述目的，采用了以下技术方案：本发明所述方法包括以下步骤：

步骤1，通过摄像机获取船舶与水面接触区域的视频，提取视频中连续帧图像；

步骤2，通过对原始采集图片进行图像动态配准来降低船体晃动造成两帧图像背景改变的影响；

步骤3，利用帧间作差算法消除两帧图像的耦合区域，最终针对帧间作差后图像连通域存在不连续现象，采用形态学闭运算处理的方法对图像进行恢复和断点连接，实现对图像的预处理；

步骤4，经过预处理后的帧间差图像中仍然存在不规律分布的噪声，利用基于三角隶属函数关系的迭代分割算法对预处理图像进行转化，减少噪声影响，用Otsu分割，将图像转化为二值化图像；

步骤5，图像分割后，感兴趣的特征区域即船体和水面的交界区域仍然存在断点，为了完整提取水线，利用线性采样然后再进行双线性插值重构水线轮廓。

在步骤2中，所述的图像动态配准算法表示如下：

图像配准算法分为四个步骤：

1)首先对图像中的高亮颜色区域进行二值化，如式(1)所示，