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申请/专利权人：杭州晟冠科技有限公司
摘要：本发明公开了一种轮船图标图像叠加误差的纠正方法，包括步骤一、获取目标轮船同一时刻下的多帧图标图像，并进行降噪处理得到去模糊图像；步骤二、将去模糊图像叠加，并进行二值化输出图像数据；步骤三、利用神经网络方法将图像数据进行聚类划分为多个类区域数据；步骤四、采用二维高斯滤波去除类区域的离散噪声得到纠正图像，将纠正图像进行拼接得到完整轮船图标图像。本发明通过降噪去模糊、图像修正叠加、聚类降噪去除重叠部分的离散噪点的过程将轮船图标图像的叠加误差进行纠正，得到的轮船图标图像分辨率和精度高。
主权项：1.一种轮船图标图像叠加误差的纠正方法，其特征在于，包括：步骤一、获取目标轮船同一时刻下的多帧图标图像，并进行降噪处理得到去模糊图像；所述步骤一中降噪处理包括：利用边缘检测算法对所述图标图像进行梯度化，以梯度图为引导图进行预滤波； 式中，Di表示滤波后的图像，i表示像素点，wj表示以i点为中心的局部区块，I表示梯度图，aj，bj表示线性转换参数，μj表示梯度图像素均值，σj表示梯度图像素方差，Fi表示图标图像，表示图标图像像素均值；计算预滤波后图像相邻区块的相似性系数，并对非局部均值滤波器的权值函数进行改进； 式中，wi,j表示权值系数，Zi表示加权因子，S表示相似性系数，q表示平滑系数，dist表示欧式距离；所述相似性系数的计算公式为： 式中，m,n表示相邻区块，μm表示m区块的像素均值，μn表示n区块的像素均值，σm2表示m区块的像素方差，σn2表示n区块的像素方差，σmn2表示m,n区块的像素协方差，表示m区块的像素方差，C1,C2,C3表示极小参数；步骤二、将所述去模糊图像叠加，并进行二值化输出图像数据；步骤三、利用神经网络方法将所述图像数据进行聚类，划分为多个类区域数据；步骤四、采用二维高斯滤波去除所述类区域的离散噪声得到纠正图像，并将所述纠正图像进行拼接得到完整轮船图标图像。
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权利要求：
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