[发明专利]一种基于图像自适应阈值与特征提取的激波自动检测跟踪算法

权利要求书

1.基于图像自适应阈值与特征提取的激波自动检测跟踪算法，其特征在于，所述的激波自动检测跟踪算法，包括以下步骤：

a.将原始纹影或阴影图像分别转换为8位灰度纹影或阴影图像；

b.利用频域下背景图像扣除、图像滤波、图像增强以及亚像素插值对8位灰度纹影或阴影图像进行预处理，得到灰度纹影或阴影图像；

c.利用自适应阈值算法将灰度纹影或阴影图像转换为二值纹影或阴影图像；针对不同位置像素点采用不同阈值的自适应算法实现灰度图像到二值图像的转换；目标像素(x,y)阈值计算方法为：以像素(x,y)为中心，选择一个d×d的矩形像素阵列，该像素阵列对应像素灰度值的平均值设置为目标像素点(x,y)的阈值，像素(x,y)的灰度值高于平均值，其灰度值设为1；反之，若像素(x,y)的灰度值低于阈值，其灰度值设为0；

d.基于二值纹影或阴影图像，利用轮廓检测算法，检测二值纹影或阴影图像中包括激波特征轮廓与伪激波特征轮廓在内的所有特征轮廓，为每个特征轮廓编上序号，得到多序列纹影或阴影图像，并存储每个特征轮廓的像素向量坐标位置；

e.根据每个特征轮廓的像素向量坐标，计算每个特征轮廓的周长、像素数、重心位置、面积、宽高比的特征参数特征值；

f.根据激波特征轮廓在序列纹影或阴影图像中的独有特征，选择激波特征轮廓提取的准则特征参数，根据准则特征参数，从伪激波特征轮廓中提取激波特征轮廓；

g.利用激波特征轮廓的像素向量坐标，根据激波形状特征，对激波特征轮廓进行拟合，进一步减小激波检测的误差。

2.根据权利要求1所述的基于图像自适应阈值与特征提取的激波自动检测跟踪算法，其特征在于，所述的步骤f中的准则特征参数包括宽高比和长度。

3.根据权利要求1所述的基于图像自适应阈值与特征提取的激波自动检测跟踪算法，其特征在于，所述的步骤g中对激波特征轮廓进行拟合采用5阶多项式最小二乘拟合。