申请/专利权人：山东省海洋资源与环境研究院(山东省海洋环境监测中心、山东省水产品质量检验中心);烟台大学

申请日：2024-01-30

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117649439B

主分类号：G06T7/62

分类号：G06T7/62;G06T7/11;G06T5/73;G06T5/20;G06V20/10;G06V10/20;G06V10/36;G06V10/44;G06V10/80

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2024.03.22#实质审查的生效;2024.03.05#公开

摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体为一种海草床面积的获取方法、系统、设备和存储介质，该获取方法，首先将带雾的初始海草床图像先进行便于快速计算的去雾厚度处理，查看去雾厚度图的质量是否达标；若去雾厚度图质量不达标，使用更细致的去雾浓度处理方法提升初始海草床图像的图像质量，直至去雾浓度图达标后进行特征提取；若去雾厚度图质量达标了，直接进行特征提取；接着，特征提取的过程中，使用语义特征提取和全局特征提取处理等处理去雾厚度图或去雾浓度图，获取特征海草床图；然后，基于特征海草床图的像素差分布情况，确定海草床区域的边缘点和面积；最后，基于海草床图上面积和图像比例尺，获得真实的海草床面积。

主权项：1.一种海草床面积的获取方法，其特征在于，包括如下操作：S1、获取待测区域的初始海草床图像，去除所述初始海草床图像中的雾厚度，得到去雾厚度图；基于亮度，对所述去雾厚度图进行第一质量评价，得到第一评分，判断所述第一评分是否超过第一评分阈值；若超过，执行S3；若未超过，执行S2；去除所述初始海草床图像中的雾厚度的操作为：基于获取的初始海草床图像中每个位置点的雾厚度，得到每个位置点对应的透射率；将所述海草床图像中，每个位置点的初始像素值减去第一大气光值后，除以对应位置点的透射率，得到所述去雾厚度图；得到所述第一评分的操作为：将所述去雾厚度图分割成多个块区域，所有的块区域经多滤波处理，得到滤波区域块集；基于所述滤波区域块集中，每个滤波区域块的亮度均值，与所述每个滤波区域块在初始海草床图像中对应初始块的亮度均值，得到每个滤波区域块与对应初始块的亮度相似性；所有亮度相似性，分别与对应的滤波区域块的权重值相乘后，进行求和处理，得到亮度质量评分，所述亮度质量评分作为所述第一评分；S2、去除所述初始海草床图像中的雾浓度，得到去雾浓度图；基于像素标准差，对所述去雾浓度图进行第二质量评分处理，得到第二评分，判断所述第二评分是否超过第二评分阈值；若超过，执行S3；若未超过，执行所述S2；去除所述初始海草床图像的雾浓度的操作为：基于获取的初始海草床图像的暗通道最小值，得到每个位置点的衍射率；每个位置点的衍射率可通过如下公式得到：Tj=1-wj·a，Tj为位置点j的衍射率，wj为位置点j的权重，a为暗通道最小值；基于每个位置点的衍射率和像素值，得到每个位置点的雾浓度；每个位置点对应的雾浓度可通过如下公式得到：Aj=p0jTj+b，Aj为位置点j的雾浓度，p0j为位置点j的初始像素值，b为第二大气光值；将所述初始海草床图像中，每个位置点的像素值与雾浓度相减后，除以对应位置点的衍射率，得到所述去雾浓度图；得到所述第二评分的操作为：将所述去雾浓度图分割成多个块区域，所有的块区域经多滤波处理，得到去雾浓度滤波区域块集；基于去雾浓度滤波区域块集中，每个去雾浓度滤波区域块的像素标准差，与每个去雾浓度滤波区域块在初始海草床图像中对应初始块的像素标准差，得到每个去雾浓度滤波区域块与对应初始块对比度相似性；所有对比度相似性，分别与对应的去雾浓度滤波区域块的权重值相乘后，进行求和处理，得到的去雾浓度对比度质量评分，作为所述第二评分；S3、获取所述去雾厚度图或去雾浓度图的低级语义特征和高级语义特征，经融合后，进行感受野扩大处理，得到第一语义特征图；深度缩放处理所述第一语义特征图后，进行全局特征提取，得到第二语义特征图；将所述第二语义特征图的不同尺度池化图进行融合，得到特征海草床图；S4、获取所述特征海草床图中，每个位置点相较于前一位置点的像素变化值，得到每个位置点对应的像素差，所有的像素差以及对应的所有位置点，形成了像素差分布图；获取所述像素差分布图中，像素差大于像素差阈值的位置点，作为边缘点；基于所有边缘点，得到海草床区域；S5、基于所述海草床区域和图像比例尺，得到海草床面积。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山东省海洋资源与环境研究院(山东省海洋环境监测中心、山东省水产品质量检验中心);烟台大学 一种海草床面积的获取方法、系统、设备和存储介质

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