[发明专利]基于视觉的海上移动平台跟踪识别方法

说明书

本发明公开了一种基于视觉的海上移动平台跟踪识别方法，包括步骤：(1)平台图像预处理；(2)判断预备关键点；(3)求解响应极大值点；(4)特征点的描述；(5)对机载摄像头画面和存储在机载计算机中的模板图片之间特征点匹配；根据点的分布，画出平台位置的矩形框；(6)对矩形框图像进行霍夫直线提取，得到跑道的四个端点在摄像机拍摄照片中的坐标；(7)根据跑道四个端点在二维图片与三维系统中的坐标，采用PNP算法求解固定翼飞机与平台的相对位置与位姿关系。本发明利用视觉传感器视觉信息丰富的特性，采用特征点提取与匹配算法，能快速计算出飞机与海上平台的相对位置与姿态信息，辅助飞行员降落。

技术领域

本发明涉及海上移动平台跟踪识别方法，尤其涉及一种基于视觉的海上移动平台跟踪识别方法。

背景技术

计算机视觉是光学、计算机科学和仿生学等学科交叉的产物，是一种包含丰富信息的无源的信息源，利用计算机视觉信息实现飞机的自主导航成为研究的热点。飞机的计算机视觉导航以机载摄像机拍摄到的实时图像为导航信息来源，通过一系列处理计算载体实时的运动参数，进而为控制系统提供所需的导航参数。摄像机是相对低成本的信息源，同时能够提供丰富的环境信息，基于视觉的自主导航技术提供的信息量大，不依赖外界的导航设备，自主化程度得到提高，所以国内外对飞行器着陆以及着舰导航技术的研究越来越多依靠计算机视觉来完成。

飞机飞行员在降落到海面移动平台的过程中，即使根据传感器获得大致方位，也往往需要目视平台的方位来对飞机进行调整，然而在辽阔的海面上迅速识别平台往往比较困难。

发明内容

发明目的：本发明的目的是提供一种根据机载摄像头拍摄的画面、快速提取识别出着舰区域的基于视觉的海上移动平台跟踪识别方法。

技术方案：本发明的海上移动平台跟踪识别方法，包括步骤如下：

(1)将彩色海面移动平台图片处理为灰色图片，通过中值滤波法对灰度后的图像进行去噪声处理；

(2)判断预备关键点；

(3)求解响应极大值点，抑制非极大值点，得到特征点；

(4)对特征点的描述，在每个特征点处形成特征点描述子，描述子为一个有大小和方向的向量；

(5)当分别完成机载摄像头画面和存储在机载计算机中的模板图片的特征点提取之后，进行两张图之间特征点匹配；根据点的分布，画出平台位置的矩形框；

(6)对框选出的矩形图像进行霍夫直线提取，提取出平台上两条直线跑道，得到跑道的四个端点在摄像机拍摄照片中的坐标；

(7)根据跑道直线四个端点在二维图片和三维系统中的坐标，采用PNP算法求解飞机与平台的相对位置和位姿关系。

进一步，所述步骤(1)中，对彩色图像灰度化公式：

L(i,j)＝(R(i,j)+G(i,j)+B(i,j))/3

其中，L(i，j)为该点的图像灰度；R(i，j)、G(i，j)、B(i，j)为原图像色素点(i，j)对应红、绿、蓝三种颜色通道的色素值；

所述中值滤波对图像进行去噪声的方法为：使用一个移动窗口在图片上进行遍历，在移动过程中，将窗口的中心点像素值赋值为窗口中像素的中值。

进一步，所述步骤(2)中，设定阈值z，在正方形区域中0点、3点、6点、9点钟方向共8个像素中，如有6个以上像素满足像素值在设定范围外，那么这个点就被判断为预备关键点；当存在两个点不满足在设定范围外，判定该点不是预备关键点，直至对整幅图完成遍历。

进一步，所述步骤(3)的具体实施方法如下：

当连续检测到三个预备关键点时，引入图像灰度梯度M(x，y)的概念：