[发明专利]一种基于不良光照下的无人机地标图像处理方法

权利要求书

1.一种基于不良光照下的无人机地标图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：制作无人机地标，放置目标降落点；地标图形由一个大矩形、一个小矩形和一对大小于号组成；

步骤二：无人机通过高清相机采集图像，转换成灰度图并计算图像亮度均值及方差；

步骤三：当存在亮度异常时，即亮度均值会偏离均值点，方差也会偏小；通过计算灰度图的亮度均值和方差，评估图像是否存在过度曝光或曝光不足；当亮度处于正常范围内时，获取外部轮廓，亮度异常的判断方法为：遍历灰度图像中每个像素点，计算出图像的亮度均值和方差值，设定亮度均值为128，判断亮度均值是否处理正常范围内，判断方法为：判断均值偏差值是否0,所述均值偏差值等于均值除以方差的绝对值；若均值偏差值大于0，则属于过度曝光，若均值偏差值小于0，则属于曝光不足，再则进行目标图像进行识别；

步骤四：当图像评估为过度曝光时，即采用图像亮度自适应算法进行亮度抑制；当图像评估为曝光不足时，即采用图像低照度算法进行亮度补偿，图像亮度自适应算法具体为：首先创建一张跟原图像大小和类型一致的空白图像，像素值初始化为0；设置对比度和亮度值调整参数，分别为0.8和-20，读取每一行每一列的像素值，调整每个像素点的每个通道值，确保对比度和亮度处于0-255之间，再将每个通道的像素点赋值到空白图像上；其图像低照度算法步骤为：将绿色通道反色后作为系数值，所述的反色为255减去该点绿色通道像素值得到一个值，分别与该点RGB图像各个通道相乘，并除以255得到新图层b、g、r；将新图层与原图做一次滤色混合，混合函数：f(a, b) = 1 - (1 - a)*(1 - b)，对应图像滤色混合函数：f（x，y）=255 - (255 - (x))*(255 - (y))，x为该点的各个通道的像素值，y为得到新的图层b、g、r，f（x，y）为最终得到各个通道像素值，整合各个通道像素值后输出图像；

步骤五：通过对不同亮度进行处理后，确保图像亮度处于正常范围内，再采用设定阈值提取特征点，获取地标轮廓；

步骤六：遍历所有的外部轮廓，判断外部轮廓的比例，找出大矩形后，再识别小矩形，对小矩形内的图片做模版匹配，匹配成功后算出中心点坐标；

步骤七：通过串口通信，将坐标信息发送至飞控，飞控收到坐标信息后，计算出地标所在位置，实现无人机精准降落。

2.根据权利要求1所述的一种基于不良光照下的无人机地标图像处理方法，其特征在于，步骤一大矩形边框加粗，小矩形框内的括号图形存储于无人机内部的OpenCV中，用于模版匹配。

3.根据权利要求1所述的一种基于不良光照下的无人机地标图像处理方法，其特征在于，步骤二摄像机采用高清相机，安置在无人机机体的底部，获取无人机正下方画面。

4.根据权利要求1所述的一种基于不良光照下的无人机地标图像处理方法，其特征在于，步骤五地标轮廓的获取方法为：通过设定的阈值参数过滤掉正常亮度范围内的图像上的其他干扰点，获取地标图形，遍历所有外部轮廓，判断外部轮廓比例，找到大矩形轮廓，确定为地标图像，控制无人机降落，当无人机降落至地标正上方10±2m处悬停，再同理识别小矩形轮廓，通过OpenCV进行模版匹配小矩形框内括号图形，匹配成功后，得出地标中心点坐标，控制无人机精准降落。

5.根据权利要求1所述的一种基于不良光照下的无人机地标图像处理方法，其特征在于，图像亮度处理与模版匹配均在英伟达芯片上进行处理，所得出的坐标位置发送至飞控，通过飞控控制无人机姿态。