一种基于超像素描述的月面岩石检测方法
【专利摘要】一种基于超像素描述的月面岩石检测方法，首先对图像进行各项异性平滑，以消弱月壤与岩石区域内的纹理但同时很好地保留了边缘信息；进一步，将图像过分割为超像素，利用超像素描述的方法，通过检测孔洞的方法来达到检测岩石区域的目的。此方法能够较为准确的检测出岩石区域，并准确定位描述岩石的边界。
【专利说明】—种基于超像素描述的月面岩石检测方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种基于超像素描述的月面岩石检测方法。
【背景技术】
[0002]对月面岩石的检测和分析，为月球车自主导航和地面遥控提供了重要依据。现有的月面岩石检测方法主要分为基于边缘强度、基于颜色信息、基于纹理信息等几类。
[0003]颜色信息是图像中最直观的特征。文献I (Bajracharya, M."Single imagebased hazard detection for a planetary lander"，World Automation CongressOrlando, FL, USA.Jun, 2002)利用局部灰度聚类将图像分割成区域，再将其标记为潜在危险目标和表面。
[0004]文献2(石德乐，叶培建，贾阳，月面巡视器的图像分割及识别方法，JOURNAL OFJILIN UNIVERSITY, 2007)提出了多通道彩色分量融合的图像分割方法，并用形态学滤波对分割结果进行滤波，利用分割区域标识算法标记每块分割的区域。
[0005]由于环境复杂造成岩石表面颜色多变，单纯利用颜色信息进行场景分类效果并不好。
[0006]边缘和梯度是对地形分类非常有用的信息，有很多算法用到了这些信息。文献3 (V.Gor, V.Gor, R.Castano, R.Manduchi, R.Anderson, and E.Mjolsness, “Autonomous RockDetection for Mars Terrain，，，Space2001, American Institute of Aeronautics andAstronautics, Aug.2001)介绍了两种岩石检测方法来分析火星地表，即采用灰度信息来检测小的石块，采用深度图像来检测大的石块。对于灰度图像，主要基于边缘流(edge flow)的思想，找出不同灰度特性区域的边缘，并在此基础上进一步的分裂融合；对于深度图像，通过立体图像得到，并以此来计算各点的高度信息来提取岩石区域。两种方法结合的情况下，可以得到较好的检测结果。
[0007]文献4 (R.Castano, M.Judd, T.Estlin, R.C.Anderson, D.Gaines, A.Castano,B.Bornstein, T.Stough, and K.ffagstaff, “Current Results from a Rover ScienceData Analysis System,，，Proceedings of the2005IEEE Aerospace Conference.BigSky, Montana, March, 2005)介绍了 JPL实验室的Rockfinder算法,它采用金字塔的图像分割方法，在每一层次，先采用bilateral滤波平滑图像,再用sobel或canny算子进行边缘检测，然后把边缘连接成闭合的轮廓。这种方法并不能保证连接成的轮廓与石头的真实轮廓吻合。
[0008]文献 5 (Pooja Mahapatra, "A prototype system for autonomous rover-basedplanetary geology^, University essay from Lule tekniska university, Kiruna, 2009)提出了基于尺度空间的岩石检测算法。图像首先进行一系列预处理，这包括双边滤波和自适应直方图均衡化，然后是Canny边缘检测，它的最高最低阈值由双边滤波的结果决定。但是，由于尺度范围有限，以及大尺寸岩石含有灰度或纹理不均匀区域，算法对大尺寸岩石容易出现过检测现象。[0009]综上，由于环境复杂造成岩石表面颜色多变，单纯基于颜色的方法进行岩石检测的效果较差；而基于边缘的方法，不容易得到准确的岩石边界，易出现过分割。
【发明内容】
[0010]本发明技术解决问题:克服现有技术的岩石检测准确度低以及岩石边界定位不准等不足，提供一种基于超像素描述的月面岩石检测方法，提高了检测的准确度，并能较为准确地定位岩石的边界。
[0011]本发明采用的技术方案:一种基于超像素描述的月面岩石检测方法，首先对图像进行各项异性平滑，以消弱月壤与岩石区域内的纹理但同时很好地保留了边缘信息；进一步，将图像过分割为超像素，利用超像素描述的方法，通过检测孔洞的方法来达到检测岩石区域的目的。此方法能够较为准确的检测出岩石区域，并准确定位描述岩石的边界。
[0012]本发明具体实现步骤如下:
[0013](I)对图像进行各向异性平滑；
[0014](2)图像超像素描述；
[0015](3)基于超像素的天空区域提取；
[0016](4)基于超像素的岩石区域提取。
[0017]所述的步骤(1)对图像进行各向异性平滑的具体方法为:
[0018](11)在尺度空间中，将月面图像的平滑表示为:
[0019]L(x, y, σ n) =G (x, y, on)*L(x，y, σ ^1)
[0020]
【权利要求】
1.一种基于超像素描述的月面岩石检测方法，其特征在于实现步骤如下: (1)对月面拍摄的图像进行各向异性平滑，以平滑月壤区域的纹理但同时能够很好地保留月壤与岩石的边界； (2)对平滑后的图像进行过分割，得到超像素； (3)基于超像素，提取天空区域； (4)在去除天空区域的超像素中，提取月面岩石区域。
2.根据权利要求1所述的基于超像素描述的月面岩石检测方法，其特征在于:所述步骤(I)对图像进行各向异性平滑的具体实现为: (11)在尺度空间中，将月面图像的平滑表示为:
3.根据权利要求1所述的基于超像素描述的月面岩石检测方法，其特征在于:所述步骤(2)图像超像素描述的具体实现为: (21)将各项异性平滑后的图像的灰度和空间信息同时作为区域鉴别的特征向量；在某个像素特定邻域内，计算邻域内灰度的均值μ与标准差σ，然后将μ和σ与像素的空间坐标(U，V)统一为最终的特征向量:f=[ μ ouv]; (22)对于给定的4维空间中的特征向量集合
4.根据权利要求1所述的基于超像素描述的月面岩石检测方法，其特征在于:所述步骤(3)基于超像素的天空区域提取的具体实现为: (31)计算每一个超像素sp的区域均值μsky和均方差σ sky,然后计算该超像素的平均行坐标Vsky ; (32)构造超像素的代价函数c(sp I μ sky, σ sky，vavg):φρ I= W一(13) 式(13)中，λ” λ2、λ 3为各个特征的尺度因子；一个理想的天空超像素，灰度最黑，所以具有最小的灰度均值μ sky;超像素内像素灰度跨度范围较小，所以具有最小的均方差ο sky ;天空处在图像最上部，所以平均行坐标具有最小值Vsky ； (33)计算每个超像素的代价函数，并按照代价值进行排序，选择列表中第一个超像素作为天空区域。
5.根据权利要求1所述的基于超像素描述的月面岩石检测方法，其特征在于:所述步骤(4)基于超像素的岩石区域提取的具体方法为: (41)对于一个包含岩石和背景的区域，背景的边界相当于外轮廓，岩石的边界则相当于内轮廓；所以，背景的检测问题，转化为每个超像素中孔洞的检测问题；如果某个区域内不含有孔洞，则属于目标岩石类的，否则，判定为背景类；孔洞的检测则转化为区域的边界跟踪，对于带有孔洞的区域，只有一条闭合的外边界，多条闭合的内边界； 对于一个超像素的二值模板，I表示属于超像素的点，O别是非超像素点；先跟踪每个超像素的外边界，然后搜索边界之内的非超像素点O，如果该超像素包含孔，判定其为背景，反之为目标岩石； (42)外轮廓边界跟踪:给定一个区域R，边界跟踪就是将R的边界按顺序连续检测出来，存入边界像素序列Π = [Χ(Ι，X1,, xq];利用8临域系统进行边界跟踪，临域的链码采用Freeman链码表示； (43)非超像素点检测:对于已标记的外轮廓区域，非超像素点检测就是采用基于图像行扫描的方法搜索其中的标记为O的点，进一步达到检测岩石区域的目的； 用一条扫描线水平扫描一个封闭的凸的物体区域，通常与物体的边界有个两个交点，一个入点一个出点 ；当区域非凸时，则扫描线与物体边界的交点数位偶数2b个，b个入点，b个出点；两个相邻的边界点之间的像素都属于物体，物体内部的点也都全部包含在这些边界点之间，O点的检测就在每两个边界像素之间搜索； (44)经过外边界跟踪和内部非超像素点检测，将感兴趣的目标与月面背景分离，最后的结果为一幅二值化的表不:1表不目标，岩石或者撞击坑；0表不背景。
【文档编号】G06T5/00GK103871062SQ201410101324
【公开日】2014年6月18日 申请日期:2014年3月18日 优先权日:2014年3月18日
【发明者】邢琰, 刘祥, 刘云, 滕宝毅, 林颖, 龚小谨, 毛晓艳, 刘济林 申请人:北京控制工程研究所