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申请/专利权人：海鹰企业集团有限责任公司
摘要：本发明涉及一种基于高频成像声纳的目标轮廓勾勒方法，将待检测图像中的亮点区域进行算法分析得到连通区域集，通过潜在目标形态特征分析，有选择的对所有连通区域进行区域生长、算法筛选和轮廓勾勒、评分处理，然后输出各种不同颜色凸包轮廓和对应的分值。最后按照分值高低进行轮询，输出筛选后的凸包轮廓和对应的潜在目标轮廓集。本发明所述的目标轮廓勾勒方法，用于水下目标探测识别系统中，提取目标的轮廓特征，提高探测准确率；其中勾勒的目标图像更准确，计算更快，硬件要求更低。
主权项：1.一种基于高频成像声纳的目标轮廓勾勒方法，所述目标轮廓勾勒方法将待检测图像中的亮点区域进行算法分析得到连通区域集，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：创建快速查找表；其中对应比例关系为归一化后的图像像素坐标对应的实际物理坐标处的比例关系；步骤S2：潜在目标凸包存档表；结合船体所在区域及探测范围，创建潜在目标外轮廓凸包区域点集集群；步骤S3：二值化处理；将接收到的目标图像g进行二值化处理，得到二值图像g1；步骤S4：获得连通域图像并对图像进行融合处理；对二值图像g1进行连通域处理，实际目标最近距离间距L，结合步骤S1的查找表，创建动态卷积核；步骤S5：获取融合后的连通域特征集；每一个连通域计算其面积S、长宽比LD，对连通域特征集进行粗筛选；步骤S6：潜在目标图像勾勒；取某特征集中的中心点PnXn,Yn，对潜在目标凸包存档表缩放Knwn,hn后放置在，在原图的该中心点位置放置缩放后的区域图，并在在该区域内取小阈值进行二值化处理，处理后进行凸包轮廓勾勒；步骤S7：重复步骤S6，将特征集内所有中心点的潜在目标进行汇总并根据中心点位置排序S0-Sn，然后创建空目标集Q，计算S0与S1的重合度如果iou≥0.5则Q0＝S0S1？S0,S1,否则将S1送入下轮Q1计算集；步骤S8：目标群间距筛选并显示；根据目标固有特性，两目标间距最小距离L,两两轮巡计算剩余K个目标轮廓点间的最小距离dmin,如果dminL,则排除掉占空比小的目标。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 海鹰企业集团有限责任公司 一种基于高频成像声纳的目标轮廓勾勒方法
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