[发明专利]一种面向飞行器的环形目标自适应检测方法

说明书

本发明涉及一种面向飞行器的环形目标自适应检测方法，特别涉及数据处理领域。包括以下步骤：S1：获取目标图像，并根据所述目标图像得到候选区域；S2：对所述目标图像进行边缘检测得到目标边缘；S3：利用形态学滤波对所述目标边缘进行边缘增强；S4：对所述候选区域进行霍夫变换，得到候选环形目标；S5：对所述环形目标进行干扰消除，得到最优的拟合环形目标。本方案解决了如何增强环形目标的检测和跟踪效果的技术问题，适用于飞行器的环形目标检测。

技术领域

本发明涉及数据处理领域，特别涉及一种面向飞行器的环形目标自适应 检测方法。

背景技术

在复杂图像中如何快速而准确地检测环形目标一直是研究者们努力探 索的一个重要问题。这在生物医学显微图像、工业自动化检测、机器人视觉、 空间技术和军事防御等领域有重要的应用。在微型扑旋翼的飞行过程中，对 环形目标的有效检测也是一项极为重要的研究内容，将直接影响后续的跟踪 和控制，是视觉导航成败的关键。圆环在不同视角下大都呈现为椭圆，所有 环形(椭圆)检测方法都依赖于椭圆独特的代数几何属性。图1为椭圆检测 中经常使用的数学属性。主要的椭圆参数有椭圆中心坐标、椭圆长短轴长度、 椭圆的焦距以及椭圆偏转角。检测椭圆用到的椭圆的特性一般有椭圆的对称 性、平行弦定理以及椭圆弦切线定理等。

现有的椭圆检测方法可以基于其结构划分为三种：依赖于代数几何的最 小二乘及其优化方法，依赖于基于聚类或基于表决的霍夫变换及其变化方 法，以及相关组合方法，例如结合统计分析、启发式或组合等技术的方法。 第三种方法一般为先充分利用椭圆的基本的几何特性将复杂问题简化为子 问题。这种方法也被称为基于弧的椭圆检测方法。一般这种方法都会先提取 椭圆弧，然后再利用椭圆弧拟合椭圆。

在飞行器条件下的圆环检测由于视角的变化、飞行器的动态运动以及复 杂的背景的干扰，传统的检测算法的性能不佳，容易出现误检测。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是如何增强环形目标的检测和跟踪效果。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种面向飞行器的环形目标 自适应检测方法，包括以下步骤：

S1：获取目标图像，并根据所述目标图像得到候选区域；

S2：对所述目标图像进行边缘检测得到目标边缘；

S3：利用形态学滤波对所述目标边缘进行边缘增强；

S4：对所述候选区域进行霍夫变换，得到候选环形目标；

S5：对所述环形目标进行干扰消除，得到最优的拟合环形目标。

本发明的有益效果是：本发明针对传统霍夫检测方法在复杂动态环境下 检测性能不佳、鲁棒性较差的缺点，设计了一种基于边缘检测和霍夫变换的 快速椭圆检测方法。首先提出了一种改进的Canny边缘检测方法，在去除噪 声的同时有效的保留了边缘信息；然后利用形态学滤波，对目标的边缘进行 增强，从而提高方法的鲁棒性；进而对候选区域进行霍夫变换，提取候选环 形目标；最后，基于拟合度的投票机制有效剔除干扰目标，检测最优的环形 目标。实验结果表明，该方法对于复杂背景和运动场景均具有很好的鲁棒性，能够可靠检测和稳定跟踪环形目标，从而解决了如何增强环形目标的检测和 跟踪效果的技术问题。

在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。

进一步，步骤S2具体包括：

S21：利用高斯滤波对所述目标图像进行图像去噪；

S22：根据一阶偏导的有限差分得到滤波后所述目标图像的梯度幅值和 方向；

S23：对所述梯度幅值进行非极大值抑制；