IDSSE OpenIR  > 深海科学研究部  > 深海地球物理与资源研究室
基于图像处理的海底地貌单元边缘智能识别方法
王大伟1; 吴时国1; 郭婧2; 王微微2; 张汉羽1
Rights Holder中国科学院深海科学与工程研究所 ; 中国石油大学(华东)
Application Date2017-04-25
2018-03-16
Application NumberCN201710270758.0
Open (Notice) NumberCN107067012B
Abstract本发明公开了一种基于图像处理的海底地貌单元边缘智能识别方法。包括如下步骤:1)根据海底深度测量数据绘制海底深度分布彩图,获取彩图中每个像素点的RGB三原色值;2)采用加权平均法对彩图进行灰度化计算,得到灰度图像;3)采用不同的滤波方法对灰度图像进行滤波,然后计算各滤波方法的峰值信噪比PSNR值,取最大PSNR值对应的滤波方法为最佳图像滤波方法;4)根据相邻像素灰度值之差的概率累计值确定阈值,根据阈值实现图像二值化;5)二值图像边界细化;6)根据8‑邻域跟踪方法实现边界连接;7)根据8‑邻域轮廓提取方法提取地形边界。本发明具有方法简单、计算量小、节约人力等优点。本发明适用于海底典型地貌单元的边界识别。
Claim1.一种基于图像处理的海底地貌单元边缘智能识别方法,其特征包括如下具体步骤: (1)地形RGB彩图 根据海底深度测量数据绘制海底深度分布的彩图,获取彩图中每个像素点的RGB三原色值R(i,j)、G(i,j)、B(i,j),其中,R(i,j)、G(i,j)、B(i,j)为深度分布彩图中像素(i,j)的红、绿、蓝三个分量值,i,j为整数,且满足i∈[1,w],j∈[1,h],w和h分别为RGB彩图的横向分辨率和纵向分辨率; (2)图像灰度化 采用加权平均法对彩图进行灰度化计算,得到灰度图像,灰度图像各像素的灰度值根据公式f(i,j)=0.30R(i,j)+0.59G(i,j)+0.11B(i,j)计算得到,其中,f(i,j)为灰度图像像素(i,j)的灰度值; (3)图像滤波 采用不同的滤波方法对灰度图像进行滤波,然后计算各滤波方法的峰值信噪比取最大PSNR值对应的滤波方法为最佳图像滤波方法,其中,n为每像素的比特数,在RGB彩图中确定,g(i,j)为滤波后图像像素(i,j)的灰度值; (4)图像二值化 针对滤波后的灰度图,首先,根据和分别计算图像横向和纵向上的相邻像素灰度值之差的概率pw和ph,其中,c为横向上相邻两列像素值的差值取整,r为纵向上相邻两行像素值的差值取整,Nc表示c对应的像素点数,Nr表示r对应的像素点数,然后,分别计算横向和纵向上相邻像素灰度差值的概率累计值SPw=∑pw和SPh=∑ph,当SPw≥θw时的横向灰度差值作为横向阈值thw,当SPh≥θh时的纵向灰度差值作为纵向阈值thh,最后,根据横向和纵向的阈值实现图像二值化,即,若g(i,j)≤thw,则g(i,j)=1,若g(i,j)>thw,则g(i,j)=0,若g(i,j)≤thh,则g(i,j)=1,若g(i,j)>thh,则g(i,j)=0,得到二值化图像u(i,j),其中,像素值0表示黑色,像素值1表示白色,θw、θh在图像处理程序中根据经验设定; (5)边界细化 在二值化图像的横向上,首先,若满足u(i,j-1)=1且u(i,j)=0,则记j=a,若满足u(i,j-1)=0且u(i,j)=1,则记j-1=b,然后,根据d=|b-a|求得二值化图像在横向上的边缘宽度d和宽度中间值c=d/2,最后,当满足∈min≤d≤∈max时,在d范围内置u(i,a+c)=0,置其余像素值为1,实现横向上的边界细化,同理进行纵向上的边界细化,其中,1≤i≤w,2≤j≤h,∈min、∈max在图像处理程序中根据经验设定; (6)边界连接 根据8-邻域跟踪方法,若像素u(i,j)=1,且满足u(i-1,j-1)=u(i+1,j+1)=0或u(i-1,j)=u(i+1,j)=0或u(i-1,j+1)=u(i+1,j-1)=0或u(i,j+1)=u(i,j-1)=0,则置u(i,j)=0,实现图像断续边界的连接,其中,2≤i≤w-1,2≤j≤h-1; (7)轮廓提取 根据8-邻域轮廓提取方法,若某一像素及其周围8个像素值均为0,则置该点像素值为1,将全黑封闭区域中间挖空,提取边界。
Country中国
Language中文
Agency-
Other Abstract授权
IPC Classification NumberG06K9/46
CPC Classification NumberG06K9/46 ; G06K9/38 ; G06K9/54 ; G06T7/13 ; G06T5/00
Subtype发明专利
Document Type专利
Identifierhttp://ir.idsse.ac.cn/handle/183446/7265
Collection深海科学研究部_深海地球物理与资源研究室
Affiliation1.中国科学院深海科学与工程研究所;
2.中国石油大学(华东)
First Author AffilicationInstitute of Deep-sea Science and Engineering,CAS
First Signature AffilicationInstitute of Deep-sea Science and Engineering,CAS
Recommended Citation
GB/T 7714
王大伟,吴时国,郭婧,等. 基于图像处理的海底地貌单元边缘智能识别方法[P]. 2018-03-16.
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