[发明专利]一种适用于空间非合作目标的三角形帆板支架识别方法

权利要求书

1.一种适用于空间非合作目标的三角形帆板支架识别方法，其特征在于：基于目标连接架与背景的几何特征差异，以目标物体上的边界直线段作为识别的依据，利用单目视觉对非合作目标的三角形帆板支架进行识别；具体包括以下步骤：

第一步：对目标图像进行采集、过滤后提取边缘点，得到边缘图像I3；提取边缘点的具体方法为：首先近似估计过滤后的图像的梯度，然后求出梯度的模值，其中，梯度模值大于阈值T的像素为边缘点；

第二步：采用具有方向性的Hough变换对第一步得到的图像I3进行直线提取，得到包含三角形支架各直线在内的各条直线信息；

第三步：从第二步提取的所有直线信息中，采用动态规划搜索算法识别对应于三角形帆板支架的直线，从Hough变换检测出的若干直线段中选择能够构成闭合三角形的三条直线段；具体方法为：三角支架的每一个杆在边缘图上对应相互平行的两条边；三角支架被看成是链状结构，即包含三角形的一边的一对平行边，然后是三角形的第二边，接着是该边的对应平行边，最后是三角形的第三边；判断两直线是否平行的方法为：如果同时满足：(1)角度差别小于某一阈值θ_th；(2)一边的中点到另一边所在直线距离大于阈值d₁且小于阈值d₂；(3)另一边在一边上的投影同该边的公共部分；则认为两直线平行，令其能量函数为0，否则认为两直线是不平行的，令其能量函数为∞；

第四步：利用第三步识别出来的三角形支架对应的直线，计算三角形的顶点。

2.根据权利要求1所述的一种适用于空间非合作目标的三角形帆板支架识别方法，其特征在于：边缘点的判断方法为：对于梯度模值图上的模值非零的每一像素点，在梯度方向上，如果该点的梯度值非局部极大，则该点不属于边缘点，令其梯度模值为零，否则该点属于边缘点。

3.根据权利要求1所述的一种适用于空间非合作目标的三角形帆板支架识别方法，其特征在于：第一步中提取边缘点的方法还包括以下步骤：对梯度模值图进行二值化处理，将图像分割为目标和背景，得到二值化的边缘图像。

4.根据权利要求1所述的一种适用于空间非合作目标的三角形帆板支架识别方法，其特征在于：所述阈值T采用迭代法计算，具体步骤为：首先确定初始阈值，该初始阈值为过滤后图像中最大灰度值的一半，根据该初始阈值将过滤后图像分为目标和背景两部分，分别计算目标和背景的平均灰度，以目标和背景的平均灰度的平均值为新的阈值，如此反复，直至达到收敛。

5.根据权利要求1所述的一种适用于空间非合作目标的三角形帆板支架识别方法，其特征在于：第二步的具体步骤为：

2.1，将笛卡尔坐标转到极坐标，建立关于极坐标(ρ,θ)的参数图，其中0≤ρ≤图像对角线长度，-90°≤θ＜180°，参数图上所有点的值被初始化为0，遍历所有边缘点，对每一个边缘点，认为存在一条直线过该边缘点并垂直该点的梯度方向，如果ρ＜0，则令ρ＝-ρ，θ＝θ+180°，将θ变换到-180°≤θ＜180°，最后将参数图的(ρ,θ)位置的值加1；

2.2，根据参数图的峰值找到最显著的所有直线：定义一个阈值Q，对于参数图上所有大于Q的参数(ρ,θ)进行保留，它们对应了最显著的所有直线。

6.根据权利要求5所述的一种适用于空间非合作目标的三角形帆板支架识别方法，其特征在于：步骤2.2的具体方法为：沿直线的任一方向进行搜索，定义两个阈值Q₁和Q₂，对于每一条直线，如果有间隙存在且该间隙小于Q₁，则认为它们是线段的一部分，保留该直线，否则剔除掉该直线。

7.根据权利要求1所述的一种适用于空间非合作目标的三角形帆板支架识别方法，其特征在于：第四步的具体方法为：三角架的图像大致是轴对称的，对称轴为连接太阳能帆板的两顶点的中垂线，利用该现象区分三角形的三个顶点，实现过程为：任选三角形的两端点，将一端点的局部区域图像按照同另一端点的中垂线进行镜面翻转，然后将得到的图像同另一端点的局部区域图进行比较，最后认为差别最小的两个端点为同太阳能帆板连接的端点。