[发明专利]一种基于改进型图像处理的角度识别方法和小型无人机

权利要求书

1.一种基于改进型图像处理的角度识别方法，其特征在于：包括：

步骤S1、将摄像机采集到的图像进行预处理；

步骤S2、将预处理后的图像进行二值化处理，得到特征二值化信息；

步骤S3、通过特征二值化信息得到其图像的轮廓，寻找每帧图像轮廓最优的两个质心，得到两个质心的坐标；

步骤S4、通过所述坐标求得其斜率k_s，把相邻两帧的斜率差求出即得到装置转过的角度；

所述二值化处理是采用改进的Bernsen二值化算法进行，具体过程是：

1)首先算出一个阈值T_s,T_s满足其中hist[i]为原始图的灰度直方图，S为图像像素总数；

2)计算图像上各点的阈值：

T₀(x,y)＝0.5×(max f(x+k,y+l)+min f(x+k,y+l)) (式3)，

其中，l、k，是以坐标(x,y)为中心的窗口长宽的一半；

3)为避免为阴影及轮廓断裂现象的产生，引入阈值T₁，来确定局部窗口内极大值与极小值的变化：

T₁(x,y)＝(max f(x+k,y+l)-min f(x+k,y+l)) (式4)，

4)对各点的阈值采用平均值的滤波方法对曲面进行平滑处理以防止阈值突变，得到阈值T₂：

T₂(x,y)＝avgT₀(x+k,y+l) (式5)，

其中，T₀为式3求得的各点的阈值；

5)对其进行逐点二值化

①如果

f(x,y)(1+a)×T_s,则b(x,y)＝255 (式6)，

f(x,y)(1-a)×T_s,则b(x,y)＝0 (式7)，

其中a是可调系数，可取0.4～0.6之间，b是求得的坐标灰度值；

②如果T₁≥aT_s，f(x,y)≥T₂＝255，则b(x,y)＜T₂＝0，

若T₁＜aT,则b(x,y)＝0。

2.根据权利要求1所述的一种基于改进型图像处理的角度识别方法，其特征在于：所述预处理包括灰度处理和高斯滤波处理；

所述灰度处理的公式是：

f(i,j)＝0.30R(i,j)+0.59G(i,j)+0.11B(i,j) 式(1)，

其中，f(i,j)为得到当前坐标的灰度值，(i,j)为当前位置的坐标，R,G,B分别为图像像素上的三元素；

所述高斯滤波处理的公式是：

其中，h(x,y)表示坐标为(x，y)点的权重；x，y则是坐标(x，y)的横纵坐标，e为自然对数的底数，是常数,σ为标准差。

3.根据权利要求1所述的一种基于改进型图像处理的角度识别方法，其特征在于：还包括：

步骤S5、再通过判断前后图像帧的动态特性，得出装置的动静状态，经过角度叠加的计算得出装置转过的角度。