[发明专利]一种基于单高斯模型的三维声纳点云图像分割方法

权利要求书

1.一种基于单高斯模型的三维声纳点云图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)获取声纳数据，将每帧声纳数据对应的三维声纳深度图像数据转换为正交坐标系下的点云数据；

(2)对所述点云数据进行采样，以可变分辨率R为参数，将所述点云数据下采样为多个紧邻的边长为R的体素；

(3)利用单高斯模型对下采样过的包含有点的体素进行图像分割；

(4)利用图像分割结果对每个体素进行累加评分，根据所述累加评分分出前景数据和背景数据；

(5)对下采样后的体素进行基于N帧像素强度平均值的阈值滤波；

(6)对于每一个体素，若滤波处理的结果中包含有步骤(4)处理后的背景数据，则将该背景数据去掉，剩下的即为最后的前景数据。

2.如权利要求1所述的基于单高斯模型的三维声纳点云图像分割方法，其特征在于，所述步骤(3)的具体步骤为：

(3-1)对每个体素进行均值和方差的统计，计算方法为：

d_t＝I_t-μ_t

α_t+1＝α_t+1

其中，μ_t为t时间该体素的像素强度均值，α_t为t时间更新率的倒数，v_t为t时间该体素的方差，I_t为t时间体素的像素强度；

(3-2)设若kT_g，则认为该体素在当前帧为背景，T_g为阈值，取值为0.01-10.00。

3.如权利要求1或2所述的基于单高斯模型的三维声纳点云图像分割方法，其特征在于，所述步骤(4)的具体步骤为：

(4-1)若体素被判定为背景数据，则该体素的背景值B_t＝B_t-1+b_t，其中，B_t为t时间该体素的背景值，b_t为t时间背景附加值，b_t+1＝b_ta，a为固定的背景附加值更新率，B₀为0，b₀属于集合[0.02-0.1]，a属于集合[0.95-1)；

(4-2)若t时刻体素的背景值B_t≥1，则t时刻该体素为背景。

4.如权利要求2所述的基于单高斯模型的三维声纳点云图像分割方法，其特征在于，所述步骤(5)的具体步骤为：

取体素的N帧像素强度平均值：

若μ_NtT_N，其中T_N根据实例而定，则认为t时间该体素为背景。