[发明专利]基于Camshift算法与影像逐帧结合的航道状态分析方法

摘要

本发明提出了一种基于Camshift算法与影像逐帧结合的航道状态分析方法，其步骤为：首先通过船载摄像头采集船只的航道状态视频，设置初始帧航道影像中标注目标区域及质心和候选区域及中心坐标，建立候选模型；其次，将航道影像通过颜色空间转化到HSV颜色空间，获得航道影像的颜色直方图；再利用反向投影将候选区域与目标区域进行相似性度量，求得最相近的候选区域及其质心；最后，移动候选区域质心将其与目标区域质心重合，再进行下一帧的计算，完成对航道影像的逐帧分析。本发明利用Camshift算法实现对传感器采集到的多变航道信息的综合动态分析，有效的进行动态的航道状态分析，改进传统分析方式的时效性和准确性、提供零失真地分析数据。

主权项

1.一种基于Camshift算法与影像逐帧结合的航道状态分析方法，其特征在于，其步骤如下：/nS1、通过船载摄像头采集船只的航道状态视频，获取每帧航道影像，并在初始帧航道影像中标注目标区域及目标区域的质心，设置候选区域和候选区域的中心坐标，建立候选模型；/nS2、将步骤S1中的航道影像转化到HSV颜色空间，获得航道影像的颜色直方图；/nS3、对步骤S2得到的航道影像的颜色直方图进行反向投影得到图像I，将图像I中的候选区域和目标区域分别均匀化分为m个相等的微元区间，再利用Camshift算法中的calcBackProject函数对图像I中的候选区域和目标区域进行处理，分别得到候选区域的概率密度p_u和目标区域的概率密度q_u，其中，u＝1,2,3,…,m；/nS4、根据步骤S3中的候选区域的概率密度p_u和目标区域的概率密度q_u计算候选区域和目标区域之间的相似系数，并利用冒泡排序的方法对相似系数进行排序，保留相似系数最大的候选区域P，计算候选区域P的质心；/nS5、判断候选区域P的质心与目标区域的质心是否重合，若是，执行步骤S8，否则，执行步骤S6；/nS6、将候选区域P的质心移动至目标区域的质心处，并判断候选区域P的质心的移动距离是否大于阈值T，若是，执行步骤S8，否则，执行步骤S7；/nS7、根据步骤S6更新候选区域P的质心，重复执行步骤S5；/nS8、将候选区域P的质心作为下一帧航道影像的目标质心，并计算出当前帧航道影像对应的无失真的新坐标位置。/n