自適應調整的紅外船舶圖像活動輪廓分割方法
【技術領域】
[0001] 本發明設及一種紅外成像技術領域，尤其是一種可提高分割精度和速度的自適應 調整的紅外船舶圖像活動輪廓分割方法。
【背景技術】
[0002] 現有基于活動輪廓模型進行圖像分割的基本方法是利用圖像的幾何特性建立一 個能量泛函，在變分法下求能量函數極小值，得到相應的Euler-Lagrange方程，然后，矛υ用 泛函分析和數值分析等領域的相關知識對于模型的合理性進行分析，最終提取出感興趣的 圖像區域。目前出現的活動輪廓分割模型主要包括W下：測地活動輪廓模型利用圖像自身 的特性(梯度)在黎曼空間中尋找能夠刻畫其特性的測地線，從而對目標物體的分割，該模 型不能夠較好地分割邊緣噪聲嚴重W及內部區域出現遮擋的圖像;C-V模型不需要利用圖 像的梯度信息，只要根據目標和背景區域的平均灰度值的差別即可完成分割，C-V模型演化 速度慢，而且對異質圖像的處理不是很理想。
[0003] 隨著計算機處理、網絡通信等現代技術裝備的發展，海面船舶管理日趨智能化和 自動化，研究港口航道管理和船舶控制問題具有巨大的軍用和民用價值。在船舶航行及港 口船舶監控中，紅外成像系統的關鍵技術是目標的分割，分割精度的提高作為碰撞危險度 評估，多目標決策，避碰最佳幅度等的前提。由于紅外船舶圖像的海域背景是由真實場景圖 像和成像干擾構成，且紅外圖像成像過程所反映的是熱福射差，對溫度很敏感，加之周圍環 境對熱福射的散射和吸收，紅外圖像中邊緣模糊、紋理細節幾乎沒有，其利用信息基本W灰 度為主。因此現有基于活動輪廓模型進行圖像分割的方法，均難W實現對紅外船舶圖像活 動輪廓的高精度分割。

【發明內容】

[0004] 本發明是為了解決現有技術所存在的上述技術問題，提供一種可提高分割精度和 速度的自適應調整的紅外船舶圖像活動輪廓分割方法。
[0005] 本發明的技術解決方案是：一種自適應調整的紅外船舶圖像活動輪廓分割方法， 其特征在于按照如下步驟進行： 步驟1.建立能量泛函F形式如下：
其中，輯皂關于船舶圖像J前自適應平衡函數;巧是圖像梯度模值；Ω為船舶圖像所在 區域;g為船舶目標的梯度模值；句和嗎是兩個常數，分別近似等于輪廓內部和輪廓外部的 平均灰度值，其對應的表達式分別如下：
其中，嫁為迭代步長;div為散度算子； 步驟2:(.)初始化水平集函數滅起於錢=0; 步驟3.對紅外圖像進行梯度模值的計算，利用式(3)，計算權重函數心； 步驟4.利用式(2)，分別計算^，b; 步驟5.利用有限差分法，根據式(4)更新水平集函數； 步驟6.使用停止準則檢查演化曲線是否穩定收斂，若穩定收斂，則停止迭代；否則，轉 入步驟3;所述停止準則是演化曲線趨近目標邊界時，水平集函數值逐漸變小，當到達目標 邊界時，函數值達到最小值，停止演化。
[0006] 本發明是基于全局和局部信息自適應調整的圖像分割活動輪廓方法，與現有技術 相比，具有W下優點： 第一，引入的自適應平衡函數，可根據曲線演化的當前狀態自適應調整權重信息控制 演化的總體演化趨勢。而且，區域信息保證模型對于噪聲和弱邊緣圖像的處理效果，梯度信 息保證了模型對復雜背景區域的目標分割精度。
[0007] 第二，模型在演化過程中通過使用凸度函數的方法自動選取闊值，避免了人工選 取而引起的分割錯誤問題:選取T過大，可能會發生邊緣泄露現象，使邊緣檢測不夠精確;反 之，選取T過小，將會使模型對噪聲過于敏感。
[000引通過對多種類型紅外船舶圖像分割的仿真實驗表明，本發明具有分割精度高、速 度快和對初始輪廓曲線位置及圖像噪聲具有魯棒性的特點。
【附圖說明】
[0009]圖1為本發明實施例1R船舶測試圖像。
[0010]圖2為本發明實施例圖翩試圖像的梯度模值統計圖。
[0011] 圖3為本發明實施例自適應權值函數的表示示意圖。
[0012] 圖4為本發明實施例模型進行IR船舶分割的曲線演化過程示意圖。
[0013] 圖5為本發明實施例模型進行夜間環境下弱邊緣的IR船舶分割的結果圖。
[0014] 圖6為本發明實施例模型進行復雜環境下的IR船舶分割的結果圖。
[0015] 圖7為本發明實施例模型進行多個IR船舶分割的結果圖。
[0016] 圖8為本發明實施例模型與其它模型的性能比較示意圖。
【具體實施方式】
[0017] 自適應調整的紅外船舶圖像活動輪廓分割方法，按照如下步驟進行： 步驟1.建立能量泛函F形式如下：
其中，是關于船舶圖像1的自適應平衡函數;閥是圖像梯度模值；Ω為船舶圖像所在 區域;g為船舶目標的梯度模值;詩日^是兩個常數，分別近似等于輪廓內部和輪廓外部的平 均灰度值，其對應的表達式分別如下：
其中，激為迭代步長;div為散度算子； 步驟2:(.)初始化水平集函數奪C玄讀，轉二巧； 步驟3.對紅外圖像進行梯度模值的計算，利用式(3)，計算權重函數 步驟4.利用式(2)，分別計算*^，^ ; 步驟5.利用有限差分法，根據式(4)更新水平集函數； 步驟6.使用停止準則檢查演化曲線是否穩定收斂，若穩定收斂，則停止迭代；否則，轉 入步驟3;所述停止準則是演化曲線趨近目標邊界時，水平集函數值逐漸變小，當到達目標 邊界時，函數值達到最小值，停止演化。
[0018] 本發明實施例1R船舶測試圖像如圖1所示。
[0019] 本發明實施例的圖1測試圖像的梯度模值統計圖如圖2所示。
[0020] 本發明實施例自適應權值函數的表示示意圖如圖3所示。
[0021] 本發明實施例模型進行IR船舶分割的曲線演化過程示意圖如圖4所示。
[0022] 本發明實施例模型進行夜間環境下弱邊緣IR船舶分割的結果如圖5所示。
[0023] 本發明實施例模型進行復雜環境下IR船舶分割的結果如圖6所示。
[0024] 本發明實施例模型進行多個IR船舶分割的結果如圖7所示。
[0025] 本發明實施例模型與其它模型的性能比較如圖8所示，結果表示:本發明實施例可 W很好地進行紅外船舶圖像的分割操作，證明了本方面分割精度高、速度快和對初始輪廓 曲線位置及圖像噪聲具有魯棒性等特點。
【主權項】
1. 一種自適應調整的紅外船舶圖像活動輪廓分割方法，其特征在于按照如下步驟進 行： 步驟1.建立能量泛函F形式如下：其中，是關于船舶圖像J:的自適應平衡函數;網是圖像梯度模值；Ω為船舶圖像所在 區域;g為船舶目標的梯度模值；4和1^是兩個常數，分別近似等于輪廓內部和輪廓外部的 平均灰度值，其對應的表達式分別如下：其中Η為Heaviside函數;模型中自適應平衡函數〇的選取如下：(3) 其中閾值T通過凸度分析的方法自動獲取； 進一步由Euler-Lagrange方程，可得到模型（1)的水平演化方程：其中，為迭代步長;div為散度算子； 步驟2: (·)初始化水平集函數= 〇 ; 步驟3.對紅外圖像進行梯度模值的計算，利用式(3)，計算權重函數^; 步驟4.利用式(2)，分別計算4, 步驟5.利用有限差分法，根據式(4)更新水平集函數； 步驟6 .使用停止準則檢查演化曲線是否穩定收斂，若穩定收斂，則停止迭代；否則，轉 入步驟3;所述停止準則是演化曲線趨近目標邊界時，水平集函數值逐漸變小，當到達目標 邊界時，函數值達到最小值，停止演化。
【專利摘要】本發明提供一種可提高分割精度和速度的自適應調整的紅外船舶圖像活動輪廓分割方法，定義了一個自適應平衡函數，能夠根據圖像自身特性自動調整各部分的權重，進而驅動曲線演化，保證了模型的精確計算和平穩演化；在權重函數中，加入了凸度函數的分析過程，自適應的確定平衡函數中的閾值，增加了分割模型的精度。
【IPC分類】G06T7/00
【公開號】CN105631856
【申請號】CN201510945866
【發明人】方玲玲, 王相海
【申請人】遼寧師范大學
【公開日】2016年6月1日
【申請日】2015年12月16日