[發明專利]基于可見光及紅外光視覺的機載目標定位系統及方法

有效

• 申請號: 201910020633.1
• 申請日: 2019-01-09
• 公開（公告）號: CN109801336B
• 公開（公告）日: 2022-09-06
• 發明（設計）人: 宋子午;歐陽旭東;姜春雷;劉曉沖;馬國梁
• 申請（專利權）人: 南京理工大學
• 主分類號: G06T7/73
• 分類號: G06T7/73;G06T7/80;G06T7/13;G06T5/30
• 代理公司: 南京理工大學專利中心 32203
• 代理人: 孟睿

1.一種基于可見光及紅外光視覺的機載目標系統，其特征在于，包括圖像采集模塊、圖像處理模塊、電源模塊以及外圍電路模塊，所述圖像采集模塊包括可見光攝像頭和/或紅外光攝像頭，所述圖像采集模塊通過DVP接口與圖像處理模塊連接，所述圖像處理模塊用于對采集的圖像進行解算，得到攝像頭的姿態位置信息以及目標圖像慣性方向向量，所述外圍電路模塊包括看門狗電路、通訊電路以及存儲電路，所述外圍電路與圖像處理模塊電性連接，所述電源管理模塊用于供電；所述圖像處理模塊對采集的圖像進行解算，得到攝像頭的姿態位置信息以及目標圖像慣性方向向量的具體方法為：

步驟1、對機載攝像頭進行標定，得到攝像頭標定參數；

步驟2、提取目標輪廓得到輪廓點集并對各個輪廓點集中的點進行周期剔除；

步驟3、對輪廓點集中剩余的點集按照分數進行排序，并把所有剩余輪廓點集包圍區域確定為ROI；

步驟4、對分數最高的輪廓進行判斷，檢測原始圖像對應的ROI處，顏色或者亮度是否與目標顏色或者亮度匹配，若不匹配則對下一排序輪廓進行判斷；若匹配成功，則對輪廓進行角點檢測，并得到角點的圖像上坐標值；

步驟5、根據角點圖像上坐標值，通過PnP算法解算出攝像頭的姿態位置信息，同時計算目標主慣性方向向量。

2.一種基于可見光及紅外光視覺的機載目標定位方法，其特征在于，具體步驟為：

步驟1、對機載攝像頭進行標定，得到攝像頭標定參數；

步驟2、提取目標輪廓得到輪廓點集并對各個輪廓點集中的點進行周期剔除；

步驟3、對剩余的點集按照分數進行排序，并把所有剩余輪廓點集包圍區域確定為ROI；

步驟4、對分數最高的輪廓進行判斷，檢測原始圖像對應的ROI處，顏色或者亮度是否與目標顏色或者亮度匹配，若不匹配則對下一排序輪廓進行判斷；若匹配成功，則對輪廓進行角點檢測，并得到角點的圖像上坐標值；

步驟5、根據角點圖像上坐標值，通過PnP算法解算出攝像頭的姿態位置信息，同時計算目標主慣性方向向量。

3.根據權利要求2所述的基于可見光及紅外光視覺的機載目標定位方法，其特征在于，所述攝像頭標定參數包括成像參數和畸變參數。

4.根據權利要求3所述的基于可見光及紅外光視覺的機載目標定位方法，其特征在于，步驟2中提取目標輪廓的具體方法為：

根據畸變參數對拍攝的圖像進行校正，對校正后的圖像進行高斯濾波；

將濾波后的圖像從RGB色彩空間轉換到HSV色彩空間；

對轉換后的圖像進行二值化、形態學腐蝕以及膨脹操作；

對膨脹后的圖像進行連通域查找得到目標輪廓。

5.根據權利要求2所述的基于可見光及紅外光視覺的機載目標定位方法，其特征在于，步驟2對各個輪廓點集中的點進行周期剔除的具體方法為：

依據待判斷輪廓點集的長寬比、歐拉數、面積、周長、角點特征與目標的相應特征的差距為每個輪廓點集進行打分并按分數高低排序，分數低于設定的閾值時進行剔除。

6.根據權利要求5所述的基于可見光及紅外光視覺的機載目標定位方法，其特征在于，為輪廓進行打分的公式為：

式中，s為打分分值，ki是每一項的權重，xi為待打分輪廓的長寬比、歐拉數、面積、周長特征值，Xi為目標的相應特征值。

7.根據權利要求2所述的基于可見光及紅外光視覺的機載目標定位方法，其特征在于，步驟4中對輪廓進行角點檢測的具體方法為：

遍歷輪廓上全部點，以轉角θ為自變量，以輪廓點和中心點距離L為因變量，統計L(θ)函數；

計算每個自變量的左導數和右導數，和

當與的差大于設定閾值，則標記此點為角點。