[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

说明书

本发明公开了一种基于不良光照下的无人机地标图像处理方法，首先制作地标图形，放置于无人机降落点，无人机通过高清相机拍摄地标图像，计算图像亮度均值，若图像亮度异常，则对此图像进行亮度评估，若图像评估为过度曝光，则采用图像亮度自适应算法进行亮度抑制，若图像评估为曝光不足，则采用图像低照度算法进行亮度补偿，当图像进行亮度处理后，通过设定的阈值参数提取地标特征点，获取地标轮廓，并得出地标中心点坐标发送至飞控，飞控控制无人机姿态，精准降落至地标，本发明提供的方法解决了不良光照下，设定的阈值参数无法匹配不同亮度的问题，且该方法运行时间短，符合无人机实时性的要求，提高了无人机降落的精准度。

技术领域

本发明涉及一种图像处理方法，具体的说是一种无人机地标图像处理方法，属于无人机控制技术领域。

背景技术

近年来随着无人机的发展，无人机视觉定位系统在军事侦察、地震救灾、交通监控等领域得到广泛应用。但在无人机降落过程中，因光照、雾霾和地形等环境因素导致无人机地标图像存在对比度低、色彩失真和模糊不清等问题，进而影响无人机视觉定位的精准度。由于光照条件变化的复杂性，虽然该领域涌现了许多新的方法，如直方图均衡化、小波变换、Retinex等方法，但是各种方法均具有一定的局限性，所以仍需要进一步的完善和改进。

现有技术中，公开号为CN108873943A的专利文献中公开了一种无人机厘米级精准降落的图像处理方法，其中通过计算得到多幅图像平均亮度值，根据平均亮度值，选取匹配的图像识别阈值参数。但需要通过前期多次实验获取不同亮度环境且无人机在降落过程中拍摄的图像，并调试出合适的图像识别阈值参数，进而得出匹配关系。该方法需进行多次实验，操作复杂，且实验得出的阈值参数并不能完全适应变化复杂的光照环境，适应能力不足。

发明内容

本发明克服现有技术的不足而提供是一种基于不良光照下的无人机地标图像处理方法，消除不良光照对图像的影响，并解决了阈值参数不受光照亮度影响的问题，确保图像质量达到无人机降落的所需指标，实现无人机的精准降落。

本发明提供一种基于不良光照下的无人机地标图像处理方法，包括以下步骤：

步骤一：制作无人机地标，放置目标降落点；所述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；

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；

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。

作为本发明发明的进一步限定，步骤一所述大矩形边框加粗，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。

作为本发明发明的进一步限定，步骤二所述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。