本發(fā)明涉及水下計算機視覺技術領域，具體涉及一種基于邏輯隨機共振的水下弱目標檢測系統(tǒng)及其方法。

背景技術：

地球是一個藍色的水球，海洋面積占了70.8％，擁有廣闊的水下空間和水下資源，對海洋資源的勘探和利用將大大有利于人類社會的進步，人們一直都在努力尋找各種了解、開發(fā)水下環(huán)境的辦法。然而由于水體對光的大量吸收和散射，尤其是在水下目標較弱的情況下，背景噪聲更加豐富，使得水下攝像機拍出來的視頻中的目標極為模糊，制約了人們對水下目標檢測技術的發(fā)展。傳統(tǒng)的水下成像處理對于目標比較微弱時的處理情況難以令人滿意，因此，一種強有力的水下弱目標檢測系統(tǒng)及方法亟待提出。

技術實現(xiàn)要素：

本申請通過提供一種基于邏輯隨機共振的水下弱目標檢測系統(tǒng)及其方法，以解決目標距離較遠時，檢測目標較弱的技術問題，能夠有效的檢測出視頻圖像中存在的弱目標，大大提高了水下目標的探測距離。

為解決上述技術問題，本申請采用以下技術方案予以實現(xiàn)：

一種基于邏輯隨機共振的水下弱目標檢測系統(tǒng)，包括圖像采集單元、幀差法單元、弱目標區(qū)域提取單元、邏輯隨機共振單元、閾值器以及遺傳網(wǎng)絡單元，其中，所述圖像采集單元拍攝水下視頻圖像，并選取連續(xù)的三幀圖像輸入到所述幀差法單元，同時將該三幀圖像中的中間幀圖像輸入到弱目標區(qū)域提取單元，所述幀差法單元對接收到的連續(xù)的三幀圖像進行圖像預處理，并采用幀差法對預處理后的圖像進行計算得到弱目標所在區(qū)域，所述弱目標區(qū)域提取單元根據(jù)所述弱目標所在區(qū)域對中間幀圖像進行目標區(qū)域提取，得到目標區(qū)域圖像i0，將所述目標區(qū)域圖像i0沿與入射光垂直的方向一維展開得到的一維信號i1以及所述目標區(qū)域圖像i0的估計信噪比snr輸入到所述邏輯隨機共振單元進行數(shù)值分析，得到輸出信號x，將所述輸出信號x輸入到所述閾值器，所述閾值器的輸出端連接所述遺傳網(wǎng)絡單元的輸入端，將正確率p傳輸?shù)剿鲞z傳網(wǎng)絡單元，通過所述遺傳網(wǎng)絡單元進化出更優(yōu)的系統(tǒng)參數(shù)，并輸入到所述邏輯隨機共振單元，以進化出的更優(yōu)的系統(tǒng)參數(shù)更新定義所述邏輯隨機共振單元，當滿足優(yōu)化終止條件時，所述閾值器輸出最優(yōu)的目標標記圖ilabel_best。

一種基于邏輯隨機共振的水下弱目標檢測系統(tǒng)的檢測方法，包括如下步驟：

s1：所述圖像采集單元利用水下攝像機拍攝水下視頻圖像；

s2：選取連續(xù)的三幀圖像輸入到所述幀差法單元，所述幀差法單元對接收到的連續(xù)的三幀圖像進行圖像預處理，并采用幀差法對預處理后的圖像進行計算得到弱目標所在區(qū)域；

s3：所述圖像采集單元同時將該三幀圖像中的中間幀圖像輸入到所述弱目標區(qū)域提取單元，所述弱目標區(qū)域提取單元根據(jù)所述弱目標所在區(qū)域對中間幀圖像進行目標區(qū)域提取，得到目標區(qū)域圖像i0；

s4：將所述目標區(qū)域圖像i0沿與入射光垂直的方向一維展開得到的一維信號i1以及所述目標區(qū)域圖像i0的估計信噪比snr輸入到所述邏輯隨機共振單元進行數(shù)值分析，得到輸出信號x，所述邏輯隨機共振單元的系統(tǒng)參數(shù)初始值隨機選定；

s5：將所述輸出信號x輸入到所述閾值器，根據(jù)輸出信號x的正負在目標區(qū)域圖像上i0進行標記，得到目標標記圖ilabel，并且將所述目標標記圖ilabel與標準目標圖進行對比得到正確率p；

s6：判斷是否滿足優(yōu)化終止條件，即正確率p是否達到預設值pth或者優(yōu)化次數(shù)是否達到預設值nth，如果是，則進入步驟s8，否則，進入步驟s7；

s7：將正確率p傳輸?shù)剿鲞z傳網(wǎng)絡單元，通過所述遺傳網(wǎng)絡單元進化出更優(yōu)的系統(tǒng)參數(shù)，并輸入到所述邏輯隨機共振單元，以進化出的更優(yōu)的系統(tǒng)參數(shù)更新定義所述邏輯隨機共振單元，并跳轉至步驟s5；

s8：輸出最優(yōu)目標標記圖ilabel_best。

進一步地，步驟s2中圖像預處理包括灰度化和中值濾波。

進一步地，步驟s2中幀差法具體為：分別計算出中間幀圖像和前一幀圖像的灰度差值以及中間幀圖像和后一幀圖像的灰度差值，對灰度差值圖像進行二值化，在每個像素點將二值圖像邏輯相“與”，得到弱目標所在區(qū)域。

進一步地，步驟s4中，將所述目標區(qū)域圖像i0沿與入射光垂直的方向一維展開的具體方法為：尋找所述目標區(qū)域圖像i0中的最亮點，估測其光照衰減方向，當其衰減方向為單方向且天頂角小于45°時，采用一維行展開為主，列展開為輔，以平滑圖像，當其衰減方向為單方向且天頂角大于45°時，采用一維列展開為主，行展開為輔，以平滑圖像，當其衰減方向為多方向時，采用與其各衰減方向垂直的方向展開圖像，同時輔以各向異性濾波，以平滑圖像。

進一步地，步驟s4中采用四階龍格庫塔法進行數(shù)值分析，具體計算方法為：

k2＝(axi+k1/2)-(bxi+k1/2)³+r+ii+ξi

k3＝(axi+k2/2)-(bxi+k2/2)³+r+ii+1+ξi+1

k4＝(axi+k3)-(bxi+k3)+r+ii+1+ξi+1

xi+1＝xi+1/6h(k1+2k2+2k3+k4)

式中，k1、k2、k3、k4為中間值，h為每一階的步長，xi為第i個輸出信號，xi+1為第i+1個輸出信號，ii為第i個輸入像素，ii+1為第i+1個輸入像素，ξi為第i個添加的高斯白噪聲，ξi+1為第i+1個添加的高斯白噪聲。

與現(xiàn)有技術相比，本申請?zhí)峁┑募夹g方案，具有的技術效果或優(yōu)點是：通過幀差法獲得了水下運動目標所在的區(qū)域，對該指定位置進行邏輯隨機共振，有效減少了計算量，同時能夠有效的檢測出視頻圖像中存在的弱目標，大大提高了水下目標的探測距離。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的檢測系統(tǒng)結構框圖；

圖2為本發(fā)明的檢測方法流程圖。

具體實施方式

本申請實施例通過提供一種基于邏輯隨機共振的水下弱目標檢測系統(tǒng)及其方法，以解決目標距離較遠時，檢測目標較弱的技術問題，能夠有效的檢測出視頻圖像中存在的弱目標，大大提高了水下目標的探測距離。

為了更好的理解上述技術方案，下面將結合說明書附圖以及具體的實施方式，對上述技術方案進行詳細的說明。

實施例

一種基于邏輯隨機共振的水下弱目標檢測系統(tǒng)，如圖1所示，包括圖像采集單元、幀差法單元、弱目標區(qū)域提取單元、邏輯隨機共振單元、閾值器以及遺傳網(wǎng)絡單元，其中，所述圖像采集單元拍攝水下視頻圖像，并選取連續(xù)的三幀圖像輸入到所述幀差法單元，同時將該三幀圖像中的中間幀圖像輸入到弱目標區(qū)域提取單元，所述幀差法單元對接收到的連續(xù)的三幀圖像進行圖像預處理，并采用幀差法對預處理后的圖像進行計算得到弱目標所在區(qū)域，所述弱目標區(qū)域提取單元根據(jù)所述弱目標所在區(qū)域對中間幀圖像進行目標區(qū)域提取，得到目標區(qū)域圖像i0，將所述目標區(qū)域圖像i0沿與入射光垂直的方向一維展開得到的一維信號i1以及所述目標區(qū)域圖像i0的估計信噪比snr輸入到所述邏輯隨機共振單元進行數(shù)值分析，得到輸出信號x，將所述輸出信號x輸入到所述閾值器，所述閾值器的輸出端連接所述遺傳網(wǎng)絡單元的輸入端，將正確率p傳輸?shù)剿鲞z傳網(wǎng)絡單元，通過所述遺傳網(wǎng)絡單元進化出更優(yōu)的系統(tǒng)參數(shù)，并輸入到所述邏輯隨機共振單元，以進化出的更優(yōu)的系統(tǒng)參數(shù)更新定義所述邏輯隨機共振單元，當滿足優(yōu)化終止條件時，所述閾值器輸出最優(yōu)的目標標記圖ilabel_best。

一種基于邏輯隨機共振的水下弱目標檢測系統(tǒng)的檢測方法，如圖2所示，包括如下步驟：

s1：所述圖像采集單元利用水下攝像機拍攝水下視頻圖像；

s2：選取連續(xù)的三幀圖像輸入到所述幀差法單元，所述幀差法單元對接收到的連續(xù)的三幀圖像進行圖像預處理，所述圖像預處理包括灰度化和中值濾波，并采用幀差法對預處理后的圖像進行計算得到弱目標所在區(qū)域，其中，幀差法具體為：分別計算出中間幀圖像和前一幀圖像的灰度差值以及中間幀圖像和后一幀圖像的灰度差值，對灰度差值圖像選擇合適的閾值進行二值化，在每個像素點將二值圖像邏輯相“與”，得到弱目標所在區(qū)域；

s3：所述圖像采集單元同時將該三幀圖像中的中間幀圖像輸入到所述弱目標區(qū)域提取單元，所述弱目標區(qū)域提取單元根據(jù)所述弱目標所在區(qū)域對中間幀圖像進行目標區(qū)域提取，得到目標區(qū)域圖像i0；

s4：將所述目標區(qū)域圖像i0沿與入射光垂直的方向一維展開得到的一維信號i1以及所述目標區(qū)域圖像i0的估計信噪比snr輸入到所述邏輯隨機共振單元進行數(shù)值分析，得到輸出信號x，所述邏輯隨機共振單元的系統(tǒng)參數(shù)初始值隨機選定，其中，

將所述目標區(qū)域圖像i0沿與入射光垂直的方向一維展開的具體方法為：尋找所述目標區(qū)域圖像i0中的最亮點，估測其光照衰減方向，當其衰減方向為單方向且天頂角小于45°時，采用一維行展開為主，列展開為輔，以平滑圖像，當其衰減方向為單方向且天頂角大于45°時，采用一維列展開為主，行展開為輔，以平滑圖像，當其衰減方向為多方向時，比如在使用人造光源的情況下，采用與其各衰減方向垂直的方向展開圖像，同時輔以各向異性濾波，以平滑圖像；

采用四階龍格庫塔法進行數(shù)值分析，具體計算方法為：

k2＝(axi+k1/2)-(bxi+k1/2)³+r+ii+ξi

k3＝(axi+k2/2)-(bxi+k2/2)³+r+ii+1+ξi+1

k4＝(axi+k3)-(bxi+k3)+r+ii+1+ξi+1

xi+1＝xi+1/6h(k1+2k2+2k3+k4)

式中，k1、k2、k3、k4為中間值，h為每一階的步長，xi為第i個輸出信號，xi+1為第i+1個輸出信號，ii為第i個輸入像素，ii+1為第i+1個輸入像素，ξi為第i個添加的高斯白噪聲，ξi+1為第i+1個添加的高斯白噪聲；

s5：將所述輸出信號x輸入到所述閾值器，根據(jù)輸出信號x的正負在目標區(qū)域圖像上i0進行標記，得到目標標記圖ilabel，并且將所述目標標記圖ilabel與標準目標圖(即真實圖像)進行對比得到正確率p；

s6：判斷是否滿足優(yōu)化終止條件，即正確率p是否達到預設值pth或者優(yōu)化次數(shù)是否達到預設值nth，如果是，則進入步驟s8，否則，進入步驟s7；

s7：將正確率p傳輸?shù)剿鲞z傳網(wǎng)絡單元，通過所述遺傳網(wǎng)絡單元進化出更優(yōu)的系統(tǒng)參數(shù)，并輸入到所述邏輯隨機共振單元，以進化出的更優(yōu)的系統(tǒng)參數(shù)更新定義所述邏輯隨機共振單元，并跳轉至步驟s5；

s8：輸出最優(yōu)目標標記圖ilabel_best。

本申請的上述實施例中，通過提供一種基于邏輯隨機共振的水下弱目標檢測系統(tǒng)及其方法，包括圖像采集單元、幀差法單元、弱目標區(qū)域提取單元、邏輯隨機共振單元、閾值器以及遺傳網(wǎng)絡單元，選取連續(xù)的三幀圖像輸入到幀差法單元，得到弱目標所在區(qū)域，同時將選取的中間幀圖像輸入到弱目標區(qū)域提取單元，將弱目標所在區(qū)域輸入到弱目標區(qū)域提取單元，得到目標區(qū)域圖像，將其沿與入射光垂直的方向一維展開后輸入到邏輯隨機共振單元，將邏輯隨機共振單元的輸出信號輸入到閾值器中，區(qū)分目標區(qū)域圖像中背景像素和弱目標像素，以檢測弱目標圖像，本發(fā)明有效減少了計算量，同時能夠有效的檢測出視頻圖像中存在的弱目標，大大提高了水下目標的探測距離。

應當指出的是，上述說明并非是對本發(fā)明的限制，本發(fā)明也并不僅限于上述舉例，本技術領域的普通技術人員在本發(fā)明的實質范圍內(nèi)所做出的變化、改性、添加或替換，也應屬于本發(fā)明的保護范圍。