一種基于圖像顯著性的無(wú)人機(jī)自主著陸目標(biāo)檢測(cè)方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于圖像顯著性的無(wú)人機(jī)自主著陸目標(biāo)檢測(cè)方法，其步驟為：(1)無(wú)人機(jī)顯著性檢測(cè)；對(duì)于采集的無(wú)人機(jī)飛行圖像數(shù)據(jù)I(i,j)，從頻域變換角度，利用離散余弦變換實(shí)現(xiàn)顯著性區(qū)域的檢測(cè)；即，輸入：無(wú)人機(jī)飛行序列圖I；輸出：無(wú)人機(jī)顯著性圖像Inum_SIG；(2)無(wú)人機(jī)圖像位置獲?。辉陲@著性圖像中實(shí)現(xiàn)對(duì)無(wú)人機(jī)的定位，即，輸入：無(wú)人機(jī)顯著序列圖Inum_SIG，閾值δ；輸出：無(wú)人機(jī)圖像序列坐標(biāo)(xnum_out,ynum_out)。本發(fā)明具有可實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)快速檢測(cè)定位、準(zhǔn)確度和可靠性好等優(yōu)點(diǎn)。
【專利說(shuō)明】一種基于圖像顯著性的無(wú)人機(jī)自主著陸目標(biāo)檢測(cè)方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明主要涉及到無(wú)人機(jī)的設(shè)計(jì)領(lǐng)域，特指一種基于圖像顯著性的無(wú)人機(jī)自主著 陸目標(biāo)檢測(cè)方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 無(wú)人機(jī)具有無(wú)人員傷亡風(fēng)險(xiǎn)、成本低、重量輕、機(jī)動(dòng)性好、隱蔽能力強(qiáng)等顯著特點(diǎn)， 因此其發(fā)展受到許多國(guó)家的高度重視。因此，無(wú)人機(jī)自主著陸是未來(lái)無(wú)人機(jī)系統(tǒng)發(fā)展的必 然趨勢(shì)之一，而高精度的自主導(dǎo)航定位技術(shù)是實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)自主著陸回收的關(guān)鍵。隨著計(jì)算 機(jī)視覺(jué)與攝像測(cè)量的交叉發(fā)展，把計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用到無(wú)人機(jī)著陸過(guò)程中，發(fā)展出來(lái)的基于 視覺(jué)信息的導(dǎo)航技術(shù)，成為新的研究熱點(diǎn)?；谝曈X(jué)引導(dǎo)著陸的無(wú)人機(jī)自主著陸技術(shù)迫切 解決了無(wú)人機(jī)安全回收的問(wèn)題。無(wú)人機(jī)檢測(cè)技術(shù)在視覺(jué)引導(dǎo)技術(shù)中起著重要作用。為了實(shí) 現(xiàn)無(wú)人機(jī)的自主著陸，首先需要通過(guò)攝像機(jī)捕獲無(wú)人機(jī)的圖像序列，如何設(shè)計(jì)魯棒性好、識(shí) 別度高、快速的識(shí)別檢測(cè)算法，是決定無(wú)人機(jī)自主降落效能的關(guān)鍵問(wèn)題。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題就在于：針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供一 種可實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)快速檢測(cè)定位、準(zhǔn)確度和可靠性好的基于圖像顯著性的無(wú)人機(jī)自主著陸目 標(biāo)檢測(cè)方法。
[0004] 為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：
[0005] -種基于圖像顯著性的無(wú)人機(jī)自主著陸目標(biāo)檢測(cè)方法，其步驟為：
[0006] (1)無(wú)人機(jī)顯著性檢測(cè)；對(duì)于采集的無(wú)人機(jī)飛行圖像數(shù)據(jù)I (i，j)，從頻域變換角 度，利用離散余弦變換實(shí)現(xiàn)顯著性區(qū)域的檢測(cè)；即，輸入：無(wú)人機(jī)飛行序列圖I;輸出：無(wú)人 機(jī)顯著性圖像Inum_Sre ;
[0007] (2)無(wú)人機(jī)圖像位置獲??；在顯著性圖像中實(shí)現(xiàn)對(duì)無(wú)人機(jī)的定位，S卩，輸入：無(wú)人 機(jī)顯著序列圖Inmusrc，閾值S ;輸出：無(wú)人機(jī)圖像序列坐標(biāo)（Xnmi ^ynmi tjut)t5
[0008] 作為本發(fā)明的進(jìn)一步改進(jìn)：所述步驟（1)的具體步驟為：
[0009] (I. 1)進(jìn)行離散余弦變化變換；對(duì)第num張無(wú)人機(jī)飛行圖Inmi的三個(gè)通道分別進(jìn)行 離散余弦變換，得到每個(gè)通道的DCT處理結(jié)果Inum a，a = 1，2, 3 :

【權(quán)利要求】
1. 一種基于圖像顯著性的無(wú)人機(jī)自主著陸目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征在于，步驟為： (1) 無(wú)人機(jī)顯著性檢測(cè)；對(duì)于采集的無(wú)人機(jī)飛行圖像數(shù)據(jù)I(i，j)，從頻域變換角度，利 用離散余弦變換實(shí)現(xiàn)顯著性區(qū)域的檢測(cè)；即，輸入：無(wú)人機(jī)飛行序列圖I;輸出：無(wú)人機(jī)顯著 性圖像Inum_src; (2) 無(wú)人機(jī)圖像位置獲取；在顯著性圖像中實(shí)現(xiàn)對(duì)無(wú)人機(jī)的定位，S卩，輸入：無(wú)人機(jī)顯 著序列圖，閾值S;輸出：無(wú)人機(jī)圖像序列坐標(biāo)
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像顯著性的無(wú)人機(jī)自主著陸目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征在 于，所述步驟（1)的具體步驟為： (1. 1)進(jìn)行離散余弦變化變換；對(duì)第num張無(wú)人機(jī)飛行圖1_的三個(gè)通道分別進(jìn)行離散 余弦變換，得到每個(gè)通道的DCT處理結(jié)果Inuma，a= 1，2, 3 ;
其中，飛行圖像數(shù)據(jù)Inuffla(i，j)為一幅mXn的無(wú)人機(jī)飛行的第a個(gè)通道的離散數(shù)字圖 像，
然后，對(duì)三個(gè)通道取平均運(yùn)算：
得到第num張無(wú)人機(jī)飛行圖Inum的DCT處理結(jié)果Inum_DCT ; (1. 2)對(duì)于變換后的圖像進(jìn)行符號(hào)運(yùn)算，篩選出感興趣的區(qū)域；即根據(jù)下式對(duì)圖像IM DCT進(jìn)行符號(hào)運(yùn)算得到符號(hào)運(yùn)算結(jié)果圖Inum_SKN:
(1. 3)進(jìn)行離散余弦反變換變換，將篩選后后的圖像變換到原來(lái)的形式；S卩，根據(jù)下式 對(duì)符號(hào)運(yùn)算結(jié)果圖InUffl_srcN的三個(gè)通道分別進(jìn)行離散余弦反變換，得到IDCT處理結(jié)果Inuma IDCT :
(1. 4)進(jìn)行高斯卷積運(yùn)算，對(duì)變換后的圖像進(jìn)行平滑操作；S卩，根據(jù)下式對(duì)IMIDCT三個(gè) 通道分別作方差為〇的高斯平滑，得到顯著圖圖Inum_src: Wa-siG(i，j，0 ) =Inum-a-iDCT(i，j)*G(i，j，〇 ) 其中，〇為高斯核方差參數(shù)。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于圖像顯著性的無(wú)人機(jī)自主著陸目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征在 于，所述步驟（2)的具體步驟為： (2.1)像素篩選；即根據(jù)下式對(duì)顯著圖序列InUfflSrc進(jìn)行閾值為S的像素篩選操作，得 到篩選后的圖像InUD_s ;
(2. 2)圖像位置解算；S卩，根據(jù)下式對(duì)圖像IM_S中的坐標(biāo)（Xi，yj)作無(wú)人機(jī)圖像位置結(jié) 算操作，得到無(wú)人機(jī)的圖像坐標(biāo):
【文檔編號(hào)】G06K9/00GK104408446SQ201410796642
【公開日】2015年3月11日 申請(qǐng)日期:2014年12月19日 優(yōu)先權(quán)日:2014年12月19日
【發(fā)明者】胡天江, 馬兆偉, 沈鎰峰, 趙搏欣, 孔維煒, 王祥科, 張代兵, 相曉嘉, 李 杰 申請(qǐng)人:中國(guó)人民解放軍國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)