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申请/专利权人：中国计量大学
摘要：本发明公开了一种基于梯度幅值生长的涌潮潮头线连接方法。本发明针对涌潮到来时潮头线在图像水流方向上梯度幅值较大的特征，采用Sobel算子进行梯度幅值计算，该算子可以计算出每个像素点在水流方向上梯度幅值的大小，通过使用OTSU图像分割方法将图像分为前景和背景部分，最后根据断裂的涌潮潮头线的端点邻域梯度幅值的大小进行像素点生长，从而完成涌潮潮头线连接，最后筛选出面积最大的轮廓即为涌潮的潮头线，该方法能够更加精确地分割得到涌潮的潮头线区域，并且能够准确有效地连接涌潮断裂部分，提高涌潮潮头线识别准确度，为涌潮研究提供数据支持。
主权项：1.一种基于梯度幅值生长的涌潮潮头线连接方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：对所采集的图像进行灰度化及中值滤波处理；步骤2：利用Sobel算子计算图像幅值梯度并将图像格式转回原来的uint8形式；步骤3：迭代使用OTSU图像分割法计算图像分割阈值并使用该阈值对图像分割为前景和背景部分；步骤4：寻找图像中所有符合条件的右端点即为涌潮潮头线断裂处的像素点；步骤5：遍历每一个右端点，选择右端点的相邻的8个方向上的像素点中的右侧三个像素点幅值梯度最大的像素点作为潮头线生长的目标点；步骤6：继续筛选得到的目标点的右邻域中像素点，若其右邻域不存在前景像素点，则选择幅值梯度最大的像素点作为下一个潮头线生长的目标点，重复该生长步骤，生长步骤次数可根据图像效果手动设定；步骤7：根据图像中各个独立的前景部分轮廓面积大小筛选出面积最大的轮廓即为涌潮潮头线。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国计量大学 一种基于梯度幅值生长的涌潮潮头线连接方法
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