[发明专利]一种烟雾环境下的可见光视觉导航方法

权利要求书

1.一种烟雾环境下的可见光视觉导航方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤S10，对相机进行标定；

步骤S20，通过所述相机采集连续性的帧数据图像，判断所述帧数据图像是否有雾，其中，所述帧数据图像包括当前帧数据图像和上N帧数据图像，N为正整数；

如果判断有雾，则估计大气散射系数，并对所述帧数据图像进行去雾处理；

步骤S30，计算去雾后的所述当前帧数据图像与所述上N帧数据图像的相对位姿变换关系；

步骤S40，根据所述相对位姿变换关系确定匹配点，对所述匹配点处的帧数据图像获得的所述大气散射系数进行融合，得到所述匹配点的大气散射系数估计值，其中，采用加权相加与外点剔除结合的方法对所述匹配点处的帧数据图像获得的所述大气散射系数进行融合，并剔除错误数据，根据对融合结果的评价判断导航是否失效；以及

步骤S50，根据所述大气散射系数估计值，重新对已经处理过的多个帧数据图像去雾处理，重复执行所述步骤S30和所述步骤S40，当所述大气散射系数估计值满足预设条件时，停止执行所述步骤S30和所述步骤S40，输出最后一次获得的位姿估计结果。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在判断所述帧数据图像是否有雾之后，还包括，

如果判断没雾，则对所述帧数据图像进行处理，直接估计所述帧数据图像的相对位姿变换并输出结果。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S20包括：

获取大气光散射模型，根据大气散射系数和所述大气光散射模型对所述帧数据图像进行去雾处理；其中，所述大气光散射模型的公式为：

I(x)＝J(x)t(x)+A(1-t(x))

其中，J(x)是辐照度图，x是像素坐标，t(x)是散射系数，代表由于大气散射相机损失的光强，A是全局大气光强。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，通过暗通道先验理论对所述散射系数进行估计，在暗通道图中取亮度前0.1％的像素，在有雾的所述帧数据图像中找像素点最大的亮度值，将所述像素点最大的亮度值作为全局大气光强A，所述大气光散射模型的公式转化为：

其中，当t(x)接近0时，将t(x)设置成一个常量。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤S30中，通过直接法估计所述相对位姿变换关系，估计所述相对位姿变换关系的优化目标函数为：

其中，U_i＝CP_i，U_i′＝C(RP_i+T)是空间中一点P_i的在两幅图像中的对应像素点，C是相机成像方程，R和T是两帧图像间相机的相对姿态和位置变换。

6.一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一所述的方法。

7.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如权利要求1-5中任一所述的方法。