何特征鑒別的失敗。
[0031] 為了避免對后續(xù)特征鑒別等檢測過程帶來影響，需要利用形態(tài)學(xué)處理方法對分割 后的圖像進(jìn)行補(bǔ)充和連接處理，以保證分割后的艦船目標(biāo)是一個完整的連通域，便于下一 步對艦船目標(biāo)的鑒別。然而由于形態(tài)學(xué)處理對原始分割后的區(qū)域目標(biāo)進(jìn)行了膨脹運算，改 變了目標(biāo)外形特征，影響了后續(xù)艦船形狀特征的鑒別處理，降低了檢測性能。此外，由于形 態(tài)學(xué)處理算法往往較為復(fù)雜，當(dāng)艦船目標(biāo)較多時會造成算法時間復(fù)雜度增加，不利于硬件 實時處理。
[0032] 通過對圖1進(jìn)行分析可知，在艦船特征鑒別前，為了解決閾值分割后二值圖像中 屬于一個目標(biāo)的多個鄰近連通域的標(biāo)記問題，就是要尋找一個合適的方法對屬于一個目標(biāo) 的連通域進(jìn)行合并。然而，問題在于一副圖像中可能存在多個艦船目標(biāo)，且目標(biāo)的具體數(shù)目 未知，屬于未知分類數(shù)的聚類問題。如圖2所示海上行駛的艦船之間都存在一定的安全距 離，利用這一先驗知識，可以預(yù)先設(shè)定一定的閾值門限，將相鄰的連通域劃分為同一個類， 即認(rèn)為滿足一定閾值條件的幾個相鄰連通域為同一個目標(biāo)。本發(fā)明針對該問題提出了一種 基于距離搜索的艦船目標(biāo)自組織聚類方法，如圖3所示，本發(fā)明方法的具體實現(xiàn)步驟如下：
[0033] (1)利用8 (或4)-鄰域區(qū)域增長法對艦船目標(biāo)預(yù)檢測后的大小為MXN的二值圖 像I進(jìn)行連通域標(biāo)記，得到連通域標(biāo)記圖B(可以為多個）為
[0034] B=BiUB2, . .UBl
[0035] 其中，L為單連通域個數(shù)，盡，V/# / , Bk= {k}為各個單連通域，k= 1y2· · ·L〇
[0036] (2)計算各個單連通域Bk的形心坐標(biāo)，并將其作為該連通域的中心點。二值圖像 中各個單連通域氏的中心點定義為
[0038] 式中，和yu分別表示單連通域Bk在標(biāo)記圖中（i,j)點的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)，Numk 表示單連通域Bk的像素個數(shù)。
[0039] (3)求出各個單連通域Bk中心點間的距離(!""，1彡m，η彡L
[0041] (4)如圖4所示構(gòu)造大小為LXL的距離搜索矩陣D，將cL作為矩陣第m行第η列 的元素，矩陣中的每一項cL表示連通域B"和連通域B"間距離。
[0042](5)設(shè)定閾值T(閾值T的取值范圍為100/R〈T〈400/R，R為圖像分辨率），對矩陣D 進(jìn)行行搜索，當(dāng)cL〈T時，將η歸為類m。當(dāng)整個第m行搜索完后，求得類m中的最大值n_， 并從第11_+1行開始繼續(xù)搜索，直到距離矩陣搜索完畢。設(shè)定閾值T，對矩陣D進(jìn)行行（或 列）搜索，實現(xiàn)對矩陣元素的分類，具體步驟為：
[0043] 51)對第m行（或第η列）元素進(jìn)行搜素，當(dāng)cL〈T時，將η(或m)歸為類m(或類 η)〇
[0044] 52)當(dāng)?shù)趍行（或第η列）元素搜索完畢后，求得類m(或類η)中的最大值11_(或 mmax)，
[0045] 53)從第n_+l行（或m_+l列）開始繼續(xù)搜索，直到完成整個距離矩陣元素的搜 索與分類；
[0046] (6)將搜索得到的屬于同一類的連通域進(jìn)行合并，并更新連通域標(biāo)記圖，得到新的 艦船目標(biāo)連通域標(biāo)記圖C
[0047] 0 = C2···UCz，k=l，2，...，Z，Ck即為聚類后的艦船目標(biāo)，Z= 1，2，...，L。
[0048] 本發(fā)明說明書中未作詳細(xì)描述的內(nèi)容屬本領(lǐng)域技術(shù)人員的公知技術(shù)。
【主權(quán)項】
1. 一種基于距離捜索的艦船目標(biāo)自組織聚類方法，其特征在于包括如下步驟： (1) 使用鄰域區(qū)域增長法對艦船目標(biāo)預(yù)檢測后的大小為MXN的二值圖像I進(jìn)行連通域 標(biāo)記，得到連通域標(biāo)記圖B B=BiUBz.'.UBl 其中，L為進(jìn)行連通域標(biāo)記后連通域的個數(shù)，A「U?,=0，i= 1，2...以j= 1，2. . .LBk為各個單連通域，k= 1，2. . .L; (2) 計算各個單連通域Bk的形屯、坐標(biāo)并作為當(dāng)前單連通域的中屯、點為其中，Xi，表示二值圖像I中第i行第j列像素的橫坐標(biāo)，y1，表示二值圖像I中第i行 第j列像素的縱坐標(biāo)，Nirnik表示單連通域Bk中的像素個數(shù)，B1, =k表示單連通域Bk內(nèi)的所 有像素，k= 1，2. . .L; (3) 計算得到各個單連通域Bk中屯、點間的距離dm。為其中，1《m,n《L; (4) 將cL作為距離捜索矩陣D第m行第η列的元素，構(gòu)造大小為LXL的距離捜索矩 陣D，并從外部獲取設(shè)定闊值T; (5) 從第m行開始對距離捜索矩陣D進(jìn)行行捜索，如果cL<T，則將單連通域B。歸為類m 并繼續(xù)捜索當(dāng)前行下一個元素，如果cL>T，則繼續(xù)捜索當(dāng)前行下一個元素，遍歷第m行中 所有元素，得到類m中列號η的最大值，并記為rim。、，令m= 11。。片；其中，m的初值為1 ; (6) 重復(fù)步驟（5)直至距離矩陣D捜索完畢，將屬于同一類的連通域進(jìn)行合并，得到艦 船目標(biāo)自組織聚類后新的艦船目標(biāo)連通域。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于距離捜索的艦船目標(biāo)自組織聚類方法，其特征在 于：所述的闊值T的取值范圍為100/R<T<400/R，R為圖像分辨率。3. 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的一種基于距離捜索的艦船目標(biāo)自組織聚類方法，其特征 在于：所述的鄰域區(qū)域增長法為8-鄰域區(qū)域增長法。
【專利摘要】一種基于距離搜索的艦船目標(biāo)自組織聚類方法，首先求得經(jīng)過艦船目標(biāo)預(yù)檢測的二值圖像中各個連通域的中心點距離，然后以中心點距離為元素構(gòu)造距離搜索矩陣，并按一定的約束條件對距離矩陣進(jìn)行行搜索，實現(xiàn)對矩陣元素的分類，最后將屬于同一類的連通域進(jìn)行合并，完成艦船目標(biāo)的準(zhǔn)確聚類。本發(fā)明方法解決了現(xiàn)有技術(shù)在目標(biāo)由多個非連通區(qū)域組成的情況下，無法完整標(biāo)記的問題，同時通過搜索距離矩陣完成了艦船目標(biāo)區(qū)域多個相鄰連通域的合并，避免了以往采用形態(tài)學(xué)處理方法處理后造成目標(biāo)形狀特征發(fā)生變化的問題，有效提高了后續(xù)艦船特征鑒別準(zhǔn)確度。
【IPC分類】G06K9/00, G06K9/62
【公開號】CN105243360
【申請?zhí)枴緾N201510604281
【發(fā)明人】李曉博, 孫文方, 肖化超, 程亞娟, 陳瑞
【申請人】西安空間無線電技術(shù)研究所
【公開日】2016年1月13日
【申請日】2015年9月21日