CN109410147A - 一种超空泡图像增强方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种超空泡图像增强方法，步骤一：对超空泡彩色图像进行灰度化处理，获取超空泡图像的灰度分布直方图，并利用高斯平滑中值滤波的方法对灰度图像进行去噪；步骤二：对步骤一所述去噪后的灰度分布直方图进行直方图均衡化处理；步骤三：判断空泡內航行体对空泡边缘的获取是否有干扰，如果有干扰，选用基于形态学的膨胀腐蚀算法对空泡内的干扰进行腐蚀，如果没有干扰，执行步骤四；步骤四：对处理后的图像进行罗伯茨算法边缘检测，提取空泡的边缘轮廓；步骤五：利用从边缘曲线提取出的坐标数据进行数据拟合，完成超空泡边缘的数学建模，获得空泡形状的参数数据。本发明能够排除复杂环境因素对于空泡干扰，准确获得超空泡外形。

Description

一种超空泡图像增强方法

技术领域

本发明涉及一种图像增强方法，特别是一种超空泡图像增强方法，属于图像增强与边缘检测领域。

背景技术

图像增强在新时代中的发展目标是实现图像的实时处理，运用数字全息技术使待处理图像包含完整和丰富的信息，使图像自动生成、识别、转化和处理。图像增强技术方法可以分为两个类别：一类是空间域增强，另一类是频率域增强。空间域方法主要包括图像灰度变换、直方图校正、图像平滑化以及图像锐化等；频率域图像增强主要有低通滤波器、高斯低通滤波器，以及各种频域滤波器。基于局部变换的方法可以针对图像特殊信息进行增强，其中包括局部直方图均衡化、自适应直方图均衡化。

超空泡航行体由于空泡的包裹，使得航行体在航行时，流体阻力显著减小，航行体相当于在阻力极小的空泡中航行，因此，为了保证航行体的高速航行，空泡的稳定性是至关重要的。空泡的稳定性可以影响到航行体的流体动力及作用力学，空泡的突然溃灭会使航行体失稳，甚至结构破坏。在空泡的稳定性中包含诸多因素，如通气量、压力及航行体的航行速度及空泡的形状等，其中最直观的为空泡形状。目前对于空泡形状的获得主要基于理论计算公式，理论计算的空泡形状过于理想化，与实际航行中空泡的形状之间存在一定的偏差，

所以采用图像处理的方法，在超空泡的图像中，获得其准确的外形，并且排除复杂环境因素对于空泡的干扰是十分重要的，国内外在现阶段还没有比较成熟的测量方法。

发明内容

针对上述现有技术，本发明要解决的技术问题是提供一种能够排除复杂环境因素对于空泡干扰，准确获得超空泡外形的超空泡图像增强方法。

为解决上述技术问题，本发明一种超空泡图像增强方法，包括以下步骤：

步骤一：对超空泡彩色图像进行灰度化处理，获取超空泡图像的灰度分布直方图，并利用高斯平滑中值滤波的方法对图像进行去噪；

步骤二：对步骤一所述去噪后的灰度分布直方图进行直方图均衡化处理；

步骤三：判断空泡內航行体对空泡边缘的获取是否有干扰，如果有干扰，则选用基于形态学的膨胀腐蚀算法对空泡内的干扰进行腐蚀，如果没有干扰，则执行步骤四；

步骤四：对处理后的图像进行罗伯茨算法边缘检测，提取空泡的边缘轮廓；

步骤五：利用从边缘曲线提取出的坐标数据进行数据拟合，完成超空泡边缘的数学建模，获得空泡形状的参数数据。

本发明有益效果：本发明对图像的去噪选用高斯平滑，经过高斯平滑后，图像没有那么多噪点，对比度得到轻微改善，边缘变得细腻一些。本发明采用直方图均衡化处理，均衡化处理后，新图像的对比度得到了明显的改善，主体和背景间的色差变得更加明显，图像边缘的空泡边界更加清晰。本发明对图像进行边缘检测及膨胀腐蚀处理，通过膨胀腐蚀处理排除了空泡內航行体对空泡边缘获取的干扰，采用罗伯茨(Roberts)算法边缘检测得到的边缘效果较好，清晰独立。

附图说明

图1为超空泡图像增强方法的流程图；

图2为超空泡灰度图像；

图3为直方图均衡化处理效果图；

图4为自动阈值的Roberts边缘检测图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明具体实施方式进行说明。

如图1所示，本发明提供一种超空泡图像增强与边缘检测方法，包括以下步骤：

一、将超空泡彩色图象转换为灰度图像并去噪。

1)在Matlab环境中对超空泡图像进行图像灰度化处理，并获取其灰度分布直方图。利用高斯平滑中值滤波的方法将灰度图像进行去噪，使用像素个数为非偶数的窗口在图像中反复移动，采用窗口平均的方法，将每一次滑动中的窗口中心点的灰度值用此时窗口所处位置中所有像素点的灰度均值代替。

对处理图像的每一个像素(x，y)进行处理，得出一个邻域R，分别计算得出邻域R中的所有像素值和该像素点的灰度平均值，把它输出给输出图像的每个对应点，如式(1)：

R是预定的邻域，m是R的邻域的中像素的数量，g是输出图像，f(x，y)为原始图像。邻域平均法通过模板的卷积运算来实现。在卷积时，要先对其进行模板的反转和扩展运算，然后再相乘，之后求和。

2)通过直方图均衡技术处理，使图像更清晰。

用r和s分别表示归一化操作前后的图像灰度，即0≤r≤1，0≤s≤1(0代表黑色，1代表白色)。在[0,1]范围内的r和s都是一一对应的。设s＝T(r)，其中T(r)为变换函数。此外，为使上述函数具有应用意义，在变换前后，灰度级从黑到白的顺序应一致，其次灰度值动态范围要保持一致性。因此T(r)要满足以下条件：

(1)对于0≤r≤1，T(r)为单调递增函数；

(2)对于0≤r≤1，有0≤T(r)≤1；

则s到r的反变换为：

r_k＝T^-1(s_k),0≤s_k≤1 (2)

根据概率论有关理论可知，若原图像灰度级的概率密度函数p_r(r)和变换函数T(r)已知，则变换后的图像灰度级概率密度函数p_s(s)为：

对于连续的图像，当直方图在p_s(s)＝1之后均衡时，等式(3)可以更改为：

ds＝p_r(r)dr＝dT(r) (4)

两边取积分得：

式(4)中表明变换函数是原始图像分布的累积分布函数，并且是满足上述两个条件的非负增函数。使用上述方程对图像执行灰度变换，可以获得直方图均衡化处理后的图像。

二、超空泡图像的边缘检测

边缘是指其周围像素灰度急剧变化的那些象素的集合，它是图像最基本的特征。边缘存在于目标、背景和区域之间，所以，它是图像分割所依赖的最重要的依据。由于边缘是位置的标志，对灰度的变化不敏感，因此，边缘也是图像匹配的重要特征。

对于图像，在点(x,y)处的一阶偏导数为和它们分别代表灰度值在x轴和y轴上的变化率。而f(x,y)的梯度是一个向量，定义为：

梯度的方向是梯度变化最快的方向。变化的速度是梯度的模，如式(6)和(7)所示：

上式也被称为Roberts梯度或算子。f_x和f_y是有方向性的，它们对不同方向的边缘有着不同的表现，f_x对x方向变化敏感，f_y对y方向变化敏感。为了使图像中的任何方向的边缘和轮廓都能去除模糊而变得清晰，需要计算各向同性的导数。为便于实际应用，可采用▽f的城区距离或棋盘距离代替欧氏距离，如式(8)和(9)所示：

使用上述算子进行边缘检测，或者利用双阈值的思想进行边缘检测，Sobel边缘检测算子算法的具体实现可分为如下的4个步骤：

(1)用高斯滤波器平滑图像。

(2)使用一阶偏导数来计算梯度的大小和方向。

(3)梯度幅度的非最大抑制，获得的唯一全局梯度还不足以确定边缘。解决方法是使用渐变方向将图像中的每个点与沿着渐变线的两个相邻像素进行比较。如果该点的梯度幅度不大于梯度线上两个相邻像素的梯度幅度，则将该点梯度置零。

(4)采用双阈值算法进行检测和边缘链接。双阈值算法就是进行边缘检测时对图像设置两个作用阈值，从而得到两个作用阈值的边缘图像结果。

三、基于形态学的膨胀和腐蚀算法对图像进行处理

膨胀，是用一个核去扫描原图，用核所覆盖区域的最大像素值代替锚点位置的像素。腐蚀，是用一个核去扫描原图，用核所覆盖区域的最小像素值代替锚点位置的像素。内核的形状可以为矩形、交叉形、椭圆形。腐蚀和膨胀都是对白色部分说的，膨胀使得图像中的高亮部分进行膨胀、扩张，膨胀后图像比原图拥有更大的高亮区域。腐蚀则恰恰相反，效果图拥有比原图更小的高亮区域。腐蚀是消除物体的边界点的过程，使剩下的物体沿其周边比原物体小一个像素的面积；膨胀运算是将与某物体接触的所有背景点合并到该物体中的过程，使物体的面积增大了相应数量的点，如果两个物体在某一点的任意方向相隔少于三个像素，它们将在该点连通起来。也可以说腐蚀可以消除图像中小的噪声区域，膨胀可以填补物体中的空洞。

得到超空泡的边缘检测图像后，空泡内部的航行体会成为图像处理的干扰，采用基于形态学的膨胀和腐蚀算法进行处理。经过膨胀腐蚀处理后，图像的中部由于导弹留下的黑色空缺将会被周围的白色膨胀补满。为了处理中心的空缺，膨胀的参数需要经过反复调整，避免调整不当，导致图像整体变得过宽，以使整体外部边缘变形，与原图像不符。

本发明中利用从边缘曲线提取处的坐标数据进行数据拟合来实现超空泡边缘的数学建模，获得空泡形状的参数数据。

本发明具体实施方式还包括：

首先，对图像进行灰度化处理并去噪。选用高斯平滑处理作为超空泡图像的去噪方法。随着模糊半径的改变，图像的处理效果不同。其中模糊半径变小，高斯平滑效果增强，噪点变少，但图像也变得模糊不清。这里选用参数模糊半径30最为合适。对结果执行直方图均衡化并提高其对比度。超空泡图像的去噪效果如图3所示，这里的去噪选用高斯平滑。经过高斯平滑后，图像没有那么多噪点，对比度得到轻微改善，边缘变得细腻一些。直方图均衡化处理后，新图像的对比度得到了明显的改善，主体和背景间的色差变得更加明显。

其次,对图像进行边缘检测及膨胀腐蚀处理。因为处理对象与背景差别显著，灰度值边缘两侧的灰度值基本在100上下游动，因此边缘处的灰度值可以用100来代替。可以看出，超空泡的外形轮廓有着很好的表现，与背景区别十分明显。超空泡尾部有凹回的现象，并且中心处有缺口，这是超空泡内部的弹体推进系统影响的，这里采用膨胀腐蚀的方法对图像进行处理，主要是腐蚀掉航行体的图像。对处理后的图像进行Roberts算法边缘检测，得到的检测效果如图4所示。Roberts算法边缘检测得到的边缘效果较好，清晰独立。虽然内部和尾部存在一些断点，但并不影响对空泡的形状进行数值拟合。

利用此图像可以进行进一步的建模与参数测定。

本发明具体实施方式还包括：

第一步,对图像进行灰度化处理并去噪。选用高斯平滑处理作为超空泡图像的去噪方法。主要的理论依据为公式(1)。

第二步,对图像进行直方图均衡化处理，新图像的对比度得到了明显的改善，使得主体和背景间的色差变得更加明显，图像边缘的空泡边界更加清晰。依据为公式(5)。

第三步，由于所获得的图像中，空泡内的航行体对空泡边缘的获取会形成干扰，因此，选用基于形态学的膨胀腐蚀算法对空泡内的干扰进行处理，直到航行体部分腐蚀干净，对边缘的获得不存在干扰为止。

第四步，对处理后的图像进行Roberts算法边缘检测，提取空泡的边缘轮廓。

第五步，对图像进行图像增强处理及边缘检测后，利用从边缘曲线提取出的坐标数据进行数据拟合，实现超空泡边缘的数学建模，获得空泡形状的参数数据。

Claims (1)

1.一种超空泡图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：对超空泡彩色图像进行灰度化处理，获取超空泡图像的灰度分布直方图，并利用高斯平滑中值滤波的方法对图像进行去噪；

步骤二：对步骤一所述去噪后的灰度分布直方图进行直方图均衡化处理；

步骤三：判断空泡內航行体对空泡边缘的获取是否有干扰，如果有干扰，则选用基于形态学的膨胀腐蚀算法对空泡内的干扰进行腐蚀，如果没有干扰，则执行步骤四；

步骤四：对处理后的图像进行罗伯茨算法边缘检测，提取空泡的边缘轮廓；

步骤五：利用从边缘曲线提取出的坐标数据进行数据拟合，完成超空泡边缘的数学建模，获得空泡形状的参数数据。