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面向无人艇雷达图像的连通区域标记改进算法

潘选任 王冬姣 叶家玮

潘选任, 王冬姣, 叶家玮. 面向无人艇雷达图像的连通区域标记改进算法[J]. 水下无人系统学报, 2022, 30(1): 78-84. doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2022.01.010
引用本文: 潘选任, 王冬姣, 叶家玮. 面向无人艇雷达图像的连通区域标记改进算法[J]. 水下无人系统学报, 2022, 30(1): 78-84. doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2022.01.010
PAN Xuan-ren, WANG Dong-jiao, YE Jia-wei. Improved Algorithm of Connected Component Labeling for Unmanned Surface Vehicle Radar Images[J]. Journal of Unmanned Undersea Systems, 2022, 30(1): 78-84. doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2022.01.010
Citation: PAN Xuan-ren, WANG Dong-jiao, YE Jia-wei. Improved Algorithm of Connected Component Labeling for Unmanned Surface Vehicle Radar Images[J]. Journal of Unmanned Undersea Systems, 2022, 30(1): 78-84. doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2022.01.010

面向无人艇雷达图像的连通区域标记改进算法

doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2022.01.010
基金项目:  广东省科技项目(2015B010919006).
详细信息
    作者简介:

    潘选任(1995-), 男, 在读硕士, 主要研究方向为新型船舶与海洋结构物制造.

  • 中图分类号: U674.91 U665.22

Improved Algorithm of Connected Component Labeling for Unmanned Surface Vehicle Radar Images

  • 摘要: 搭载雷达的无人艇在水域中航行时, 通过雷达扫描水域附近的环境以识别无人艇周围的障碍物, 为了区分雷达图像中的障碍物, 通常采用连通区域标记算法对不同障碍物进行标记。由于杂波对雷达成像的干扰, 造成雷达图像中像素点增加, 使用常见的算法处理图像时效果不佳, 为此, 提出一种改进算法, 在常见算法的基础上增加去除杂波像素点的功能, 并标记出图像中的最大障碍物。经过实验分析后可知, 相比于改进前的算法, 改进后的算法减少了标记的区域数量, 处理后的雷达图像更加平滑, 便于无人艇对最大障碍物进行预警以及采取合理的避碰措施。

     

  • [1] 郑烈心. 水面无人艇建模与运动控制系统设计[D]. 广州: 华南理工大学, 2016.
    [2] 汪劲希, 燕肇一, 彭真明. 复杂背景下海天线的连通域检测法[J]. 舰船科学技术, 2016(8): 108-112.

    Wang Jin-xi, Yan Zhao-yi, Peng Zhen-ming. A Sea-Sky- Line Detection Algorithm Based on the Method of Connected Area Detection Under Complicated Background[J]. Ship Science and Technology, 2016, 38(8): 108-112.
    [3] 田守东. 基于雷达图像的目标检测技术研究[D]. 哈尔滨: 哈尔滨工程大学, 2010.
    [4] 王凯, 黄山, 赵瑜, 等. 面向图像目标提取的改进连通域标记算法[J]. 计算机工程与设计, 2014, 35(7): 2438- 2441.

    Wang Kai, Huang Shan, Zhao Yu, et al. Improved Algorithm of Connected Component Labeling for Image Targets Extraction[J]. Computer Engineering and Design, 2014, 35(7): 2438-2441.
    [5] 谢宜壮, 谭许彬, 陈禾. 一种新的连通域标记算法[J]. 北京理工大学学报, 2012, 32(12): 1273-1278.

    Xie Yi-zhuang, Tan Xu-bin, Chen He. A New Algorithm for Connected Components Labeling[J]. Transaction of Beijing Institute of Technology, 2012, 32(12): 1273-1278.
    [6] 左文明. 连通区域提取算法研究[J]. 计算机应用与软件, 2006, 23(1): 97-98.

    Zuo Wen-ming. Study on Connected Regions Extraction[J]. Computer Applications and Software, 2006, 23(1): 97-98.
    [7] 左敏, 曾广平, 涂序彦, 等. 基于等价对的图像连通域标记算法[J]. 计算机仿真, 2011, 28(1): 14-16, 50.

    Zuo Min, Zeng Guang-ping, Tu Xu-yan, et al. A Connected Domain Labeling Algorithm Based on Equivalence Pair in Binary Image[J]. Computer Simulation, 2011, 28 (1): 14-16, 50.
    [8] 张云哲, 赵海, 宋纯贺, 等. 一种新的连通区域标记算法[J]. 计算机应用研究, 2010, 27(11): 4335-4337, 4340.

    Zhang Yun-zhe, Zhao Hai, Song Chun-he, et al. New Me- thod for Component-Labeling in Binary Image[J]. Application Research of Computers, 2010, 27(11): 4335-4337, 4340.
    [9] Rosenfeld A. Sequential Operations in Digital Picture Processing[J]. Journal of the ACM, 1996, 13(4): 471-494.
    [10] 沈夏炯, 段晓宇, 原万里, 等. 基于连通区域标记算法的圆检测算法的研究[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54 (21): 95-98.

    Shen Xia-jiong, Duan Xiao-yu, Yuan Wan-li, et al. Research on Circle Detection Algorithm Based on Connected Region Labeling Algorithm[J]. Computer Engineering and Applications, 2018, 54(21): 95-98.
    [11] 覃方涛, 房斌. GPU加速的二值图连通域标记并行算法[J]. 计算机应用, 2010, 30(10): 2774-2776.

    Qin Fang-tao, Fang Bin. GPU Accelerated Parallel Labeling Algorithm of Connected-Domains in Binary Images [J]. Journal Computer Applications, 2010, 30(10): 2774- 2776.
    [12] 张国和, 徐快, 段国栋, 等. 一种适于硬件实现的快速连通域标记算法[J]. 西安交通大学学报, 2018, 52(6): 95-101.

    Zhang Guo-he, Xu Kuai, Duan Guo-dong, et al. A Fast Labeling Algorithm of Connected Components Applicable for Hardware Implementation[J]. Journal of Xi’an Jiaotong University, 2018, 52(8): 95-101.
    [13] Robert L. OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook[M]. Birmingham: Packt Publishing, 2011.
    [14] 雷建锋, 汪伟. 基于OpenCV的图像阈值分割研究与实现[J]. 现代电子技术, 2013, 36(24): 73-76.

    Lei Jian-feng, Wang Wei. Research and Implementa- tion of Image Threshold Segmentation Based on OpenCV[J]. Modern Electronics Technique, 2013, 36(24): 73-76.

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出版历程
  • 收稿日期:  2021-01-18
  • 修回日期:  2021-03-19
  • 刊出日期:  2022-02-28

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