[发明专利]一种基于深度优先遍历的区域划分与合并方法

说明书

本发明公开了一种基于深度优先遍历的区域划分与合并方法，是对凹多边形区域划分为多个凸多边形子区域的方法，以便于无人机在测绘时减少子区域间的过渡飞行距离和转弯个数。它包括以下步骤：首先对凹多边形区域进行划分，划分为多个凸多边形子区域，然后根据各子区域的邻接关系建立连通图，再利用改进的深度优先算法对连通图进行遍历搜索，找到能够合并的子区域从而形成尽可能大的凸多边形。本发明针对无人机在测绘时的能源消耗问题，对可能遇到的凹多边形区域进行了合理的划分与合并，以保证无人机更快的完成测绘任务。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于邻接图深度优先遍历的区域划分方法。

背景技术

随着无人机相关技术的快速发展，将无人机用于测绘已成为一个有效的手段，目前对于一些特殊区域采用无人机进行测绘不仅需要考虑地形环境因素，还需要考虑无人机的能耗问题。同时伴随着我国智慧港口的建设，大量高新科技融合进了港口的生产管理系统中，对于港口的信息管理，基础信息是必不可少的。现代港口范围广，海岸线长，依靠传统的卫星来获得港口影像已不合时宜，不仅因为卫星拍摄的影像实时性差，还有就是分辨率低和空间信息太少，导致参考价值不大，难以满足港口方案设计或是监控系统的需求。将无人机运用到港口中，通过搭载的相机以获得港口较为全面的信息，可以大大提高港口的管理效率。

对于比较规则的图形区域，文献(Coombes M,Chen W H,Liu C.Boustrophedoncoverage path planning for UAV aerial surveys in wind[C]//2017InternationalConference on Unmanned Aircraft Systems(ICUAS).IEEE,2017:1563-1571.)考虑了无人机在有风的情况下，采用传统的牛耕式行走方式对一个凸多边形区域进行了覆盖扫描，同时文献(Cabreira T M,Di Franco C,Ferreira P R,et al.Energy-aware spiralcoverage path planning for uav photogrammetric applications[J].IEEE Roboticsand Automation Letters,2018,3(4):3662-3668.)指出了在常规的凸多边区域采取内外螺旋行走方式可以减少无人机转弯时的能源消耗，以上两种情况都未考虑凹多边形区域。公开号为CN 105786957B的中国专利“一种基于单元格邻接关系与深度优先遍历的表格排序方法”很好的解决了因扫描或拍照时造成的表格扭曲，不利于对单元格排序的问题，但是此方法并没有对一个凹多边形图像进行分解与合并。

发明内容

为了解决现有技术上的问题，本发明提出了一种基于深度优先遍历的凹多边形区域的划分与合并方法。首先延长各凹角的边直至与凹多边形的边界相交，此时将凹多边形区域划分为多个子区域。新划分的区域内部含有多个新角，包括延长线与延长线间的夹角、延长线与区域边界夹角，因此得到的各子区域均为凸多边形。若直接在各子区域中使用牛耕法进行覆盖扫描就会形成过多的转弯个数和区域间的调度距离，这将造成无人机能源的浪费。再通过建立子区域的连通示意图来表示各子区域的邻接关系，接着采用带有约束的深度优先遍历方法对连通图的各节点进行搜索，当搜索到新的不满足约束的节点为止，最后将遍历过的节点所对应的区域合并在一起，即可得到一块新的较大的凸多边形子区域。本发明通过以下具体步骤来实现：

步骤1：将凹多边形区域划分为各个非凹的子区域，然后建立子区域连通示意图，此时示意图是无方向的。

步骤2：任选一个节点为起始节点，假设首先访问节点A，并将其存储在已访问节点的队列中。

步骤3：接着按照“右手原则”优先寻找未访问过的右边邻接节点。约定“右手原则”为以人站在此节点时，人的右手边为优先访问对象，然后按逆时针方向搜索。最后得到一个或多个“未访问邻接节点队列”。

步骤4：将得到的“未访问邻接节点队列”保存至“未访问邻接节点队列组”中。