CN103439525B - 基于可见光遥感图像的舰船速度检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于可见光遥感图像的舰船速度检测方法，利用可见光遥感图像进行舰船速度检测，其实现步骤如下，（1）获取可见光遥感图像；（2）对图像做预处理；（3）获取舰船尾迹灰度值矩阵；（4）获取舰船尾迹频率周期；（5）检测舰船速度；（6）计算机输出舰船速度。本发明中利用舰船尾迹频率周期与舰船速度的对应关系，采用舰船尾迹灰度矩阵提取与最小化计算相结的方法获取舰船速度。本发明可用于海洋监控领域中对舰船速度的监控，可以提高舰船速度检测精度，降低系统复杂度，提高实时性。

Description

基于可见光遥感图像的舰船速度检测方法

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，更进一步涉及一种基于可见光遥感图像的舰船速度检测方法。本发明可用于海洋监控领域中对舰船速度的监控。

背景技术

目前，在舰船速度检测的领域中，主要是利用附加传感器等外接设备和图像检测两种方法来实现。第一种利用附加传感器方法，是通过借助螺旋传感器、电磁传感器或半导体压力传感器等设备来完成。第二种图像检测方法，是利用SAR卫星图像，GPS定位仪测量或声强矢量测量等方法完成舰船速度估计。

同济大学在其申请的专利“一种无刷直流电机船只的船速测量方法及装置”(专利申请号201211097040.3，公开号CN102914664A)中公开了一种通过无刷直流电机船只获取舰船速度的方法。该方法是通过传感器检测电机的转速信息和电流信息，微处理器查询存储器中的船速表，并利用检测到的转速信息和电流信息计算当前船速。该方法存在的不足是，该方法可以实现舰船速度测量，但是需要借助复杂的舰船外部装置，结构复杂，成本较高。

张宝茹等人在论文“基于SAR卫星资料的船速估算”(《大连海事大学学报》，Vol.36No.1,pp.31-34,2010.)中提出了一种通过多普勒位移实现对船舶速度估算的方法。该方法通过合成孔径雷达技术来实现船速估计。首先，利用合成孔径雷达来准确获取雷达波入射角度、舰船方向位移和雷达平台高度等信息。然后，利用船舶运动参量信息间接计算舰船速度。该方法存在的不足是，该方法需要借助合成孔径雷达设备发射雷达波来完成，实时性低，仅适用于合成孔径雷达卫星图像。

发明内容

本发明针对上述现有技术存在的不足，提出一种基于可见光遥感图像的舰船速度检测方法。本发明充分利用可见光遥感图像中的舰船尾迹信息，将舰船尾迹灰度值矩阵与差值函数结合起来的方法实现舰船速度检测，以解决现有技术中借助复杂的舰船外部装置，结构复杂，成本较高的问题。

本发明的基本思路是：计算机读取可见光遥感图像，采用图像旋转与卷积计算相结合的方法对图像进行预处理，得到矫正后的可见光遥感图像，再对矫正后的可见光遥感图像的舰船尾迹灰度值矩阵与计算差值函数相结合，获取舰船尾迹频率周期，最后利用舰船尾迹频率周期获得舰船速度，并利用计算机输出舰船速度。

实现本发明目的的具体步骤如下：

(1)获取可见光遥感图像：

1a)计算机读取一幅由遥感卫星拍摄的可见光遥感图像数据；

1b)将可见光遥感图像以p(N,M)矩阵形式存储在电脑内存中；其中，N和M分别代表可见光遥感图像在水平方向和垂直方向上的像素数。

(2)对图像做预处理：

2a)旋转可见光遥感图像，获得矫正后的可见光遥感图像；

2b)用横向量[1/31/31/3]对矫正后的可见光遥感图像做卷积，获得滤波后的可见光遥感图像矩阵。

(3)获取舰船尾迹灰度值矩阵：

将滤波后的可见光遥感图像矩阵左乘中间项为1的1*N阶矩阵，获得舰船尾迹灰度值矩阵，其中，N表示可见光遥感图像矩阵在水平方向上的像素数。

(4)获取舰船尾迹频率周期：

将舰船尾迹灰度值矩阵带入差值函数公式中，提取差值函数最小时所对应的舰船尾迹频率周期。

(5)检测舰船速度：

将舰船尾迹频率周期带入下式，获取可见光遥感图像中舰船速度：

$V=\sqrt{\frac{w*p*g}{4{\mathrm{\π}}^2}}\#$

其中，V表示舰船速度，w表示舰船尾迹频率周期,p表示可见光遥感图像的分辨率,g表示重力加速度；

(6)计算机输出舰船速度。

本发明与现有的技术相比具有以下优点：

第一，由于本发明利用了可见光遥感图像来实现舰船速度检测的方法，克服了现有技术中无刷直流电机船只的舰船速度测量方法，由于需要传感器和微处理器所带来的舰船外部装置复杂的缺点，使得本发明具有实施成本低廉，简单可用的优点。

第二，由于本发明利用舰船的可见光遥感图像获取舰船速度，克服了现有技术在利用合成孔径雷达卫星资料获取舰船速度的方法中，由于需要卫星合成孔径雷达平台高度和卫星速度等信息所带来的对卫星先验信息依赖性强的缺点，使得本发明具有独立性强，可应用范围广的优点。

第三，由于本发明利用舰船尾迹灰度值矩阵与差值函数相结合的方法，减少了图像处理的计算量，克服了现有技术中利用合成孔径雷达卫星资料获取舰船速度的方法中，由于需要舰船检测所带来的处理步骤多，算法复杂度高，计算速度慢的缺点，使得本发明具有效率高，实时性强，测量结果精度高的优点。

附图说明

图1为本发明的流程图；

图2为本发明的仿真实验中两幅真实的可见光遥感图像；

图3为本发明的仿真实验中行驶舰船的边缘信息图；

图4为本发明的仿真实验中舰船尾迹部分的边缘信息图；

图5为本发明的仿真实验中舰船尾迹部分的可见光遥感图像；

图6为本发明的仿真实验中舰船尾迹频率函数的曲线图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步的详细描述。

参照附图1，本发明的测量步骤如下。

步骤1，获取可见光遥感图像。

计算机读取一幅由遥感卫星拍摄的可见光遥感图像数据。

计算机中MATLAB软件将可见光遥感图像以p(N,M)矩阵形式存储在电脑内存中，其中，N和M分别代表可见光遥感图像在水平方向和垂直方向上的像素数。

步骤2，对图像做预处理。

对可见光遥感图像进行增强处理的步骤是：取一个大小为3*3的窗口在可见光遥感图像上滑动，将滑动时窗口内的所有像素的像素值平均值与窗口中心处像素的像素值进行大小比较，当窗口内的所有像素的像素值平均值大于窗口中心处像素的像素值的时候，将此时的窗口内的所有像素的平均值作为窗口中心点像素，获取增强处理后的可见光遥感图像。

利用canny边缘检测方法提取增强处理后的可见光遥感图像中舰船、水波和舰船开尔文波的边缘信息，获得行驶舰船的边缘信息图。计算机将获得的行驶舰船的边缘信息图输出。

将行驶舰船的边缘信息图中非零像素间隔小于10的像素点合并为一个小区域，再将集中分布的小区域合并为一个较大区域，剪切出该区域得到舰船尾迹部分的边缘信息图。计算机输出舰船尾迹部分的边缘信息图。

剪切可见光遥感图像中舰船尾迹部分的边缘信息图所对应的部分，获得舰船尾迹部分的可见光遥感图像。计算机输出舰船尾迹部分的可见光遥感图像。

旋转舰船尾迹部分的可见光遥感图像，获得矫正后的可见光遥感图像，具体步骤是：

第一步，转换可见光遥感图像为灰度图像，获得可见光遥感图像的灰度图像；

第二步，平移可见光遥感图像的灰度图像，使得舰船尾迹位于可见光遥感图像的灰度图像的中心位置；

第三步，旋转可见光遥感图像，将可见光遥感图像的灰度图中像素的坐标值带入下式，获取校正后的可见光遥感图像：

其中，H,K分别表示校正后的可见光遥感图像中像素的横坐标值和纵坐标值，n,m分别表示可见光遥感图像的灰度图中像素的横坐标值和纵坐标值，sin表示正弦函数，cos表示余弦函数，r表示矫正力度，r的取值范围为0～π/2。

旋转角度的取值范围为0～π/2，通过旋转可见光遥感图像，使得可见光遥感图像中舰船尾迹的开尔文臂与可见光遥感图像的横坐标方向平行。

用横向量[1/31/31/3]对矫正后的可见光遥感图像做卷积，获得滤波后的可见光遥感图像矩阵。

步骤3，获取舰船尾迹灰度值矩阵。

滤波后的可见光遥感图像矩阵左乘中间项为1的1*N阶矩阵，获得舰船尾迹灰度值矩阵：

p＝[0…010…0]*G

其中，p表示舰船尾迹灰度值矩阵，[0…010…0]表示中间项为1的1*N阶矩阵，N表示可见光遥感图像矩阵在水平方向上的像素数，G表示滤波后的可见光遥感图像矩阵。

步骤4，获取舰船尾迹频率周期。

将舰船尾迹灰度值矩阵带入差值函数公式中：

$R\left(w\right)={\mathrm{\Σ}}_{x=1}^{x=N}{\[U(1,x)-cos(x*w)-sin(x*w)\]}^2$

其中，R(w)表示以w为变量的差值函数公式，w表示舰船尾迹频率周期，x表示灰度值矩阵的横坐标变量，表示x在1～N范围内的一维离散积分，N表示滤波后的可见光遥感图像在垂直方向上的像素数，U表示舰船尾迹灰度值矩阵,cos表示余弦函数，sin表示正弦函数。

提取差值函数最小时所对应的舰船尾迹频率周期，将舰船尾迹频率周期带入下式中，获取舰船尾迹频率函数：

F(x)＝A*cos(x*w)-A*sin(x*w)

其中，F表示舰船尾迹频率函数，x表示舰船尾迹灰度值矩阵在水平方向上的像素数，w表示差值函数最小时所对应的舰船尾迹频率周期，cos表示余弦函数，sin表示正弦函数,A表示舰船尾迹灰度值矩阵中所有像素值的平均值。

利用MATLAB软件读取舰船尾迹频率函数，画出舰船尾迹频率函数的曲线图。计算机输出舰船尾迹频率函数的曲线图。

步骤5，检测舰船速度。

计算机将舰船尾迹频率周期带入下式，获取可见光遥感图像中舰船速度：

$V=\sqrt{\frac{w*p*g}{4{\mathrm{\π}}^2}}\#$

其中，V表示舰船速度，w表示舰船尾迹频率周期,p表示可见光遥感图像的分辨率,g表示重力加速度。

步骤6，计算机输出舰船速度。

下面结合图2对本发明的仿真效果做进一步的描述。

1.仿真条件

本发明的仿真是在主频2.0GHz的Intel(R)Core(TM)2Duo、内存2.0GB的硬件环境和MATLABR2010a的软件环境下进行的。

2.仿真内容

本发明仿真实验所用数据为两副真实的可见光遥感图像，参照附图2。附图2的光学遥感图像数据来自中国山东烟台港口可见光遥感图的一部分，两幅可见光遥感图像的分辨均为1.5米，图片大小分别为438*263个像素和572*308个像素，两幅可见光遥感图像分别为以速度8.2米/秒和7.3米/秒行驶的舰船尾迹图像。图2(a)中的舰船速度为8.2米/秒，图2(b)中舰船的速度为7.3米/秒，从附图2的图像中可以看出，行驶中的舰船在舰船尾后形成开尔文尾迹。

3.仿真效果分析

图3为本发明的仿真实验中行驶舰船的边缘信息图,图3中白色线条表示可见光遥感图像中舰船、水波和舰船开尔文波的边缘线，其中，图3(a)为图2(a)的行驶舰船的边缘信息图，图3(b)为图2(b)的行驶舰船的边缘信息图。

图4为本发明的仿真实验中舰船尾迹部分的边缘信息图，图4中的白色线条表示舰船开尔文波的边缘线，其中，图4(a)表示图3(a)的舰船尾迹部分的边缘信息图。图4(b)表示图3(b)的舰船尾迹部分的边缘信息图。从图4中可以看出，行驶舰船的开尔文臂所在处的水面波纹存在明显的周期性波动。

图5为本发明的仿真实验中舰船尾迹部分的可见光遥感图像，其中，图5(a)为图4(a)所对应的舰船尾迹部分的可见光遥感图，图5(b)为图4(b)所对应的舰船尾迹部分的可见光遥感图。

图6为本发明的仿真实验中舰船尾迹频率函数的曲线图，图6(a)为图5(a)的舰船尾迹频率函数的曲线图，其中，图6(a)中的横坐标表示舰船尾迹灰度矩阵在水平方向上的像素数，图6(a)中的纵坐标表示像素值，图6(a)中的离散点表示舰船尾迹灰度值矩阵的分布，图6(a)中的实线表示舰船尾迹频率函数曲线。图6(b)为图5(b)的舰船尾迹频率函数的曲线图，其中，图6(b)中的横坐标表示舰船尾迹灰度矩阵在水平方向上的像素数，图6(b)中的纵坐标表示像素值，图6(b)中的离散点表示舰船尾迹灰度值矩阵的分布，图6(b)中的实线表示舰船尾迹频率函数曲线。

本发明仿真实验的实测数据统计结果见表1。

表1可见光遥感图像中舰船速度测量结果

从表1中可以看出对于舰船速度分别为8.2米/秒和7.3米/秒的被测量的可见光遥感图像中舰船，利用本发明的测量方法获取的舰船速度分别为8.03米/秒和7.15米/秒、相对误差分别为2.073％和2.054％，本发明的检测方法的平均相对误差为2.1％。利用本发明的检测方法的平均误差与背景技术中的方法的平均误差作对比，分析本文方法的准确性。将现有技术在论文“基于SAR卫星资料的船速估算”中的测量方法记为基于合成孔径雷达图像的船速检测方法，本发明的方法与背景技术中论文的方法的平均相对误差对比结果见表2。

表2本发明与基于合成孔径雷达图像的船速检测方法的平均相对误差对比

由表2中的本发明的测量方法的平均相对误差与基于合成孔径雷达图像的船速检测方法的平均相对误差比较可以看出，本发明的测量方法相对误差较小，由此看出，本发明的测量方法具有更高的精度。

Claims (2)

1.基于可见光遥感图像的舰船速度检测方法，包括如下步骤：

(1)获取可见光遥感图像：

1a)计算机读取一幅由遥感卫星拍摄的可见光遥感图像的数据；

1b)将可见光遥感图像以p(N,M)矩阵形式存储在电脑内存中；其中，N和M分别代表可见光遥感图像在水平方向和垂直方向上的像素数；

(2)对图像做预处理：

2a)旋转可见光遥感图像，获得矫正后的可见光遥感图像；

2b)用横向量[1/31/31/3]对矫正后的可见光遥感图像做卷积，获得滤波后的可见光遥感图像矩阵；

(3)获取舰船尾迹灰度值矩阵：

将滤波后的可见光遥感图像矩阵左乘中间项为1的1*N阶矩阵，获得舰船尾迹灰度值矩阵，其中，N表示可见光遥感图像矩阵在水平方向上的像素数；

(4)获取舰船尾迹频率周期：

将舰船尾迹灰度值矩阵带入差值函数公式中，提取差值函数最小时所对应的舰船尾迹频率周期；

所述的差值函数公式如下：

$R\left(w\right)={\mathrm{\Σ}}_{x=1}^{x=N}{\[U(1,x)-cos(x*w)-sin(x*w)\]}^2$

其中，R(w)表示以w为变量的差值函数公式，w表示舰船尾迹频率周期，x表示灰度值矩阵的横坐标变量，表示x在1～N范围内的一维离散积分，N表示滤波后的可见光遥感图像在垂直方向上的像素数，U表示舰船尾迹灰度值矩阵,cos表示余弦函数，sin表示正弦函数，*表示相乘操作；

(5)检测舰船速度：

将舰船尾迹频率周期带入下式，获取可见光遥感图像中舰船速度：

$V=\sqrt{\frac{w*p*g}{4{\mathrm{\π}}^2}}$

其中，V表示舰船速度，w表示舰船尾迹频率周期,p表示可见光遥感图像的分辨率,g表示重力加速度，*表示相乘操作；

(6)计算机输出舰船速度。

2.根据权利要求1所述的基于可见光遥感图像的舰船速度检测方法，其特征在于：步骤(2)中所述的旋转可见光遥感图像，其旋转角度的取值范围为0～π/2。