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申请/专利权人：武汉大学

摘要：本申请公开了基于多向协同自适应搜索的河道表面流速识别方法与装置。该方法包括：获取待测河道视频，将待测河道视频转化为河道图像；确定待测河道的测速线长度与测速点分布；遍历各方向测速线上的像素形成各测速线方向的时空影像图；对多个时空影像图进行增强处理；进行傅里叶变换，分别得到多个频谱图，基于多个频谱图得到对应的多个主纹理方向；检验纹理一致性，并得到各个主纹理方向的第一累计频次；基于各个主纹理方向的第一累计频次确定最优时空影像图；根据最优时空影像图计算最优时空影像图的主纹理方向，根据最优时空影像图的主纹理方向计算河道表面流速。本申请提供的河道流速识别方法切实可靠易于实现，成本较低，识别精度较高。

主权项：1.一种基于多向协同自适应搜索的河道表面流速识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取待测河道视频，将所述待测河道视频转化为河道图像；根据所述河道图像确定所述待测河道的测速线长度与测速点分布；遍历各方向测速线上的像素，分别进行时间尺度堆叠，形成各测速线方向的时空影像图；对多个所述时空影像图进行增强处理；对增强处理后的多个时空影像图进行傅里叶变换，分别得到多个频谱图，基于所述多个频谱图得到对应的多个主纹理方向；分别检验主纹理方向增强后的多个时空影像图的纹理一致性，并得到各个所述主纹理方向的第一累计频次；所述分别检验主纹理方向增强后的多个时空影像图的纹理一致性，并得到各个所述主纹理方向的第一累计频次，包括：通过Canny算子对主纹理方向增强后的所述时空影像图进行图像边缘检测，得到边缘检测图像；基于Hough空间转换函数将所述边缘检测图像转换为Hough空间的曲线；构建阵列累加器，基于所述阵列累加器对所述Hough空间的曲线进行筛选，得到多个点位；基于筛选后的所述多个点位，计算各个点位对应的各个角度下的累计频次，将累计频次最多的角度作为第一角度，将所述第一角度的累计频次作为所述主纹理方向的第一累计频次；基于所述各个主纹理方向的第一累计频次确定最优时空影像图；根据所述最优时空影像图计算所述最优时空影像图的主纹理方向，根据所述最优时空影像图的主纹理方向计算河道表面流速；其中，所述根据所述最优时空影像图计算所述最优时空影像图的主纹理方向，包括：更新阵列累加器的参数，计算所述最优时空影像图对应的第二累计频次，并确定所述第二累计频次对应的第二角度；基于第二角度计算所述最优时空影像图的主纹理方向；其中，所述基于第二角度计算所述最优时空影像图的主纹理方向，包括：通过第一公式计算所述最优时空影像图的主纹理方向，所述第一公式为： 其中，为最优时空影像图的主纹理方向，为第二角度。

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