[发明专利]一种水下气泡图像特征分割提取方法

说明书

本发明公开了一种水下气泡图像特征分割提取方法，首先获取图像中心频率，保证Log Gabor滤波器组涵盖图像的主要频率成分能够更有效地提取输入图像的边缘信息；然后对图像进行边缘检测并将图像的边缘检测简化为图像的局部能量检测，通过对图像局部区域能量的归一化处理从全局求取极值，避免了局部极值的分别求解，这也使得图像的边缘检测过程受光照强度的影响很小；再去掉短小边界，将图像划分为简单的几何结构，然后以划分后边界周围的像素作为种子点进行区域生长；最后填补图像的细小空洞，完成水下图像中对于气泡的特征分割提取。采用本发明的方法，可以准确地将水下图像中的气泡轮廓特征进行提取，从而统计计算水中气泡数量，支持海水气泡的实时监测。

技术领域

本发明涉及一种水下气泡图像特征分割提取方法，属于水下成像技术领域。

背景技术

气泡浓度和粒径分布分析在海洋科学中具有重要的意义，它在海洋遥感、海洋声学、海洋动力学、海洋化学、海洋生物学和海洋气象学等方面具有举足轻重的作用，影响着许多海洋物理过程的演变。照相/摄像是最直接的气泡测量方法，目前，许多高校、科研院所以及海洋探测领域高新技术企业等为完成对水下气泡的实时监测任务而对水下气泡图像进行特征提取，但是到现在尚未找到合理有效的方法，不能准确地将水下图像中的气泡轮廓特征进行提取，也不能统计计算水中气泡数量，达不到海水气泡的实时监测目的。

发明内容

本发明提供了一种水下气泡图像特征分割提取方法，该方法可以准确地将水下图像中的气泡轮廓特征进行提取，从而统计计算水中气泡数量，支持海水气泡的实时监测。本发明采用的技术方案如下：

一种水下气泡图像特征分割提取方法，包括如下步骤：

步骤一、获取图像中心频率；通过将k×k大小的频谱图分成4个(k-1)×(k-1)大小的子图像，将和值最大的子图像作为下一轮检测的输入图像，重复分割检测，直至图像收缩为2×2得到最优解，得到图像中心频率。从而保证Log Gabor滤波器组涵盖图像的主要频率成分能够更有效地提取输入图像的边缘信息。

步骤二、对图像进行边缘检测；选取图像像素信息中傅立叶分量相位最一致的点作为特征点，按其标准标识与选择感兴趣的特征，不需要对信号波形进行任何假设，在傅立叶变换域只要按照与标识特征相位一致的原则寻找特征点，在图像中找到包括阶跃、线、屋顶和马赫带等相位一致性高的点，即为图像的边缘。

步骤三、将图像的边缘检测简化为图像的局部能量检测；其中，局部能量模型是在信号及其Hilbert变换的基础之上的，将局部能量转换为图像信号与它的Hilbert变换的平方和的平方根。通过对图像局部区域能量的归一化处理从全局求取极值，避免了局部极值的分别求解，这也使得图像的边缘检测过程受光照强度的影响很小。

步骤四、去掉短小边界；使用Log Gabor滤波器进行相位一致性的边缘检测后，为了更有效地去除断边和短小伪边，采用双阈值法运用高、低阈值得到的两幅图像进行边缘连接，改善断边去除伪边。

步骤五、以边界为种子点进行区域生长；去掉短小边界后，将图像划分为简单的几何结构，然后以划分后边界周围的像素作为种子点进行区域生长。

步骤六、填补细小空洞；以边界为种子点进行区域生长后，填补图像的细小空洞，完成水下图像中对于气泡的特征分割提取。