[发明专利]一种基于图像识别的雷康状态远程监测方法

权利要求书

1.一种基于图像识别的雷康状态远程监测方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1：采集雷康图像作为模板图像；

S2：对步骤S1中采集的模板图像进行处理，得到一组雷康模板图像，并获取雷康模板图像的特征信息；

S3：采集当前雷康图像，并进行图像处理，得到待匹配图像；

S4：将步骤S2中得到的雷康模板图像与步骤S3中得到的待匹配图像进行匹配，得到雷康模板图像的匹配区域在待匹配图像中的坐标值，即为该雷康模板图像包含的雷康信号在待匹配图像中的坐标值；

S5：根据雷康信号的坐标值以及待匹配图像中心点的经纬度计算得到雷康信号的经纬度；

S6：将步骤S5中计算得到的雷康信号经纬度值与雷康设备部署信息对照表进行比对，对雷康信号进行过滤，确定雷康目标物，输出雷康目标物的信息。

2.如权利要求1所述的基于图像识别的雷康状态远程监测方法，其特征在于，所述步骤S2包括：

S21：将模板图像进行裁剪，保留包含单个雷康信号的模板图像块；

S22：采用Canny算子对模板图像块进行Canny边缘提取，获取图像边缘，得到特征图像；

S23：对特征图像进行多角度和多尺度的变换，得到图像增强后的特征图像；

S24：对图像增强后的特征图像进行除噪和非边缘剔除得到雷康模板图像，并将边缘信息作为雷康模板图像的特征信息保存。

3.如权利要求2所述的基于图像识别的雷康状态远程监测方法，其特征在于，所述步骤S24包括：

S241：对图像增强后的特征图像采用高斯平滑滤波消除噪声，高斯内核为：

其中，size为高斯内核的大小；K为高斯函数离散化后的高斯内核模板；

S242：采用具体的矩阵对平滑滤波后的特征图像A进行卷积运算，得到特征图像的x方向梯度G_x和y方向梯度G_y：

and

S243：根据x方向梯度G_x和y方向梯度G_y，得到特征图像A的梯度方向和梯度大小，其中，梯度大小G为：

梯度方向θ为：

S244：通过非极大值抑制，剔除非边缘像素，保留与边缘相连的部分细线条作为边缘像素，保存边缘信息得到雷康模板图像；设置高阈值和低阈值，将梯度值大于高阈值的部分作为边缘像素；将梯度值小于低阈值的部分像素直接删除；将介于两阈值之间且与边缘像素相邻连接的像素作为边缘保留，将介于两阈值之间且与边缘像素不连接的像素删除。

4.如权利要求3所述的基于图像识别的雷康状态远程监测方法，其特征在于，所述步骤S3包括：

S31：船用雷达接收雷康信号后显示在屏幕上，保持本船位置处于屏幕中心点处，截取屏幕得到雷康图像，裁剪图像，保留雷达显示主界面；

S32：采用Canny算子对裁剪后的图像进行Canny边缘提取，获取图像边缘，得到待匹配图像，并存储待匹配图像边缘信息；

S33：采用Sobel算子计算待匹配图像的x方向梯度和y方向梯度，进而计算得到待匹配图像的梯度大小和梯度方向。

5.如权利要求4所述的基于图像识别的雷康状态远程监测方法，其特征在于，所述步骤S4包括：

S41：将雷康模板图像在待匹配图像上从左至右、从上至下依次移动，计算各雷康模板图像与对应区域的匹配分值；

S42：设雷康模板图像的边缘总数为N，分别计算雷康模板图像每个边缘与待匹配图像对应区域的边缘的梯度方向的夹角的余弦值，假设N个边缘对应的匹配余弦值分别为a1,a2,a3-an，则雷康模板图像的匹配分值为：

其中，匹配分值P的取值范围在[0,1]之间，值为1时，表示该雷康模板图像与待匹配图像匹配度高，值为0时，表示该雷康模板图像与待匹配图像匹配度低；

S43：设定匹配阈值，使得每个雷康模板图像在待匹配图像中的匹配区域唯一，记录与该雷康模板图像匹配的区域的中心点在待匹配图像中的坐标值；即为该雷康模板图像对应的雷康信号在待匹配图像中的坐标值。