一种基于改进Seam Carving的全景海天线提取方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于全景可见光图像处理领域，具体涉及一种基于改进Seam Carving的全 景海天线提取方法。
【背景技术】
[0002] 我国具有绵长的海岸线和广阔的海洋领土，海洋维权执法及海上搜救任务繁重， 大力开发先进的海域监控设备，研究海上目标检测方法具有重要的意义。与常规视觉系统 视场较小不同，折反射全景视觉系统能够一次性获取水平方向360°、垂直方向大于180°范 围内场景的图像，无需配备随动系统，无需安装多个视频监控摄像头就可以将监控地点周 围的信息尽收眼底，满足了海洋环境下大范围远距离监控的需求，在海域监控领域具有广 阔的应用前景。
[0003] 在海洋监控领域，为了保证有足够的反应时间，一般要求在较远的距离下就能检 测到舰船等目标。而海上远景目标一般最先出现在海天线上，提取海天线可以划定远景目 标最初现身的潜在区域，在海天线区域检测海上远景小目标，可以抑制不必要的噪声干扰， 同时大大缩减目标检测时间，提高检测效率，因此海天线提取是海上远景小目标检测的基 础。
[0004] 常规视觉系统采集的海天线呈一条直线，目前文献中的海天线提取算法均是针对 直线海天线提出的。但折反射全景视觉系统基于双曲面折反射逆投影光学原理成像，双曲 面反射镜的空间光域压缩效应导致海天线在全景可见光图像中呈近似圆形，而文献中可见 的提取全景圆形海天线的方法很少。此外，全景视觉系统成像原理的特殊性，导致全景图像 中除了包含场景环境信息外，还包括全景视觉系统（如保护罩、反射镜边框、摄像头及支架 等设备）的成像，此外全景视觉系统通常安装在舰船或浮标上，故全景图像中还会包含船体 或浮标成像。上述全景设备区成像增加了背景的复杂度，严重影响海天线提取的准确性，使 其成为目标检测领域中具有挑战性的课题。
[0005] 本发明首先采用频谱残差法得到全景海域图像的视觉显著图，进而使用动态阈值 分割法消除全景设备区成像的不良影响，然后对原本用于图像缩放裁剪的Seam Carving方 法进行改进，构造了新的能量函数来计算图像中各像素点的能量值，并采用动态规划技术 搜索图像上最高能量线，最后在对最高能量线上的点进行筛选后利用最小二乘法拟合出全 景海天线。该方法实现了复杂海天背景下全景可见光图像中圆形海天线的有效检测，检测 效果可靠。
【发明内容】
[0006] 本发明的目的在于提供一种基于改进Seam Carving的全景海天线提取方法。
[0007] 本发明的目的是这样实现的：
[0008] 包括如下步骤：
[0009] (1)获取全景海域图像的视觉显著图：
[0010]采集全景海域图像中全景设备区：采用频谱残差法来获得源图像的视觉显著图， 利用视觉显著图得到全景设备区在图像中的位置：
[0011] (1.1)对全景图像1(^7)进行傅里叶变换？[1(^7)]，其中（^ 7)表示图像中像素 点的位置，将其转换到频率域;取变换后的振幅R(F[I(x，y)])和相位I(F[I(x，y)])，得到振 幅谱A(f)和相位谱P(f)为：
[0012] A(f)=R(F[I(x,y)])
[0013] P(f) = I(F[I(x,y)])
[0014] (1.2)对振幅谱A(f)取对数，得到其对数谱L(f)，即
[0015] L(f)=log(A(f))
[0016] 由于对数曲线和自然图像的统计特性都符合1/f法则，故使用对数谱L(f)表示图 像；
[0017] (1.3)用局部平均滤波器hn(f)对对数谱进行平滑，得到对数谱的大致形状，其为 图像的冗余信息，用V(f)表示，即
[0018] V(f)=L(f)*hn(f)
[0019] 其中hn(f)为滤波算子为：
[0020] \
/
[0021 ] (1.4)令以〇为谱残差，则以〇=以〇，(〇，对谱残差1?(〇和相位谱？(〇进行傅 里叶反变换得到图像的视觉显著图S(x，y)，即
[0022] S(x,y)=|F-1{exp[R(f)+iP(f)]}|2；
[0023] (2)动态阈值法提取显著区域：
[0024] 用阈值法分割步骤（1)得到的显著图S(x，y)，首先确定阈值;采用动态阈值的设置 方法，设s(x，y)为显著图中像素点在(x，y)处的灰度值，则动态阈值T通过以下公式获取：
[0025]
[0026] 其中：实数α为加权系数;W，Η分别为显著图S(X，y)的宽度和高度；
[0027] 利用动态阈值T对显著图进行分割的方法为：
[0028]
[0029] Q(x，y)表示分割后的二值化图像，像素值为1的点是分割出来的全景设备区成像；
[0030] (3)构造能量函数：
[0031] 设图像中全景相机固定设备中心为〇,任一像素点为M，该像素点的梯度方向向量 记为涵？:：
[0032]
[0033]当全景采集装置确定之后，全景相机固定设备的中心点0在图像中的位置不会改 变，是一个确定的数据;因此构造新的能量函数为：
[0034；
[0035]其中：实数K为加权系数且K>1;
[0036] (4)搜索最高能量线：
[0037] (4.1)确定能量矩阵：
[0038]能量矩阵是与图像同等大小的矩阵，矩阵中的元素是图像中每一个像素点的能量 值，获得能量矩阵的具体步骤为：
[0039] (4.1.1)遍历图像上的所有点，用能量函数e(I)计算每一个像素点的能量值，并把 能量值存储于能量矩阵e(i，j)的相应位置，其中（i，j)表示矩阵中第i第j列的元素；
[0040] (4.1.2)根据步骤(2)分割出的全景设备干扰区，将能量矩阵中相应位置处的能量 值设置为零；
[0041] (4.2)搜索竖直方向上最高能量线：
[0042] 在竖直方向上搜索最高能量线的具体步骤为：
[0043] (4.2.1)计算累积能量矩阵:根据图像大小生成与之等大小的矩阵E(i，j)，称之为 累积能量矩阵;其中矩阵E(i，j)的第一行为能量矩阵e(i，j)的第一行，从第二行开始，矩阵 E(i，j)由以下递推公式获得，设全景图像大小为nXm，n和m分别表示图像的行数和列数，则 有
[0044] E(i, j)=e(i, j)+max{E(i-l, j-1) ,E(i-l, j) ,E(i-l, j+1)} ,1 < i<n,l < j<m；
[0045] (4.2.2)动态规划法搜索最高能量线:从累积能量矩阵E(i，j)最后一行的最大值 位置出发，取该位置的前一行的相邻的三个像素点中累积能量值最大的那个像素点作为最 高能量线在该行的位置点，重复进行递推到第一行，从而找到最高能量线在图像中的所有 位置点，位置点的连线即为竖直方向上的最高能量线；
[0046] (4.3)搜索水平方向上的最高能量线：
[0047] 采用与竖直方向类似的方法搜索水平方向上的最高能量线；
[0048] (5)筛选海天线上的拟合点：
[0049]从步骤(4)确定的两条最高能量线中筛选出海天线上的点，位于海天线上的拟合 点满足以下两个条件：
[0050] (5.1)能量值条件:海天线上点的能量值应大于能量阈值，竖直和水平方向上的能 量阈值确定方法是：
[0051]
[0052] 其中：k=l表示竖直方向，k = 2表示水平方向；Tk为能量阈值;Ak表示最高能量线， Nk为最高能量线上点的个数;实数&为加权系数且0<&<1;
[0053] (5.2)梯度方向条件:海天线上点的梯度方向与该点到全景设备中心0的夹角在土 15°之间；
[0054] (6)最小二乘法拟合全景海天线：
[0055] 采用最小二乘法对筛选出的拟合点进行椭圆拟合，提取出全景海天线。
[0056] 本发明的有益效果在于：
[0057] 在海域监控领域采用全景视觉系统，可以满足海洋环境下大视场、全范围、远距离 监控的需求，有效减少监控设备数量、降低硬件成本，但该系统目前缺乏成熟的海天线及目 标检测技术支持。本发明针对全景视觉系统采集到的近似圆形的海天线设计了一种基于改 进Seam Carving的全景海天线提取方法，其中频谱残差法确定视觉显著图以及动态阈值法 分割出全景设备干扰区等