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申请/专利权人：西北工业大学

摘要：本发明公开了一种基于角点特征的无人机视觉着陆跑道起始线检测方法，包括对采集的跑道图像进行灰度化处理；采用高斯滤波方法对跑道图像进行平滑和模糊处理；采用Sobel算子对跑道图像进行边缘检测；对检测的边缘特征进行膨胀和腐蚀的形态学处理；根据上一帧跑道图像的跑道起始线检测结果建立动态蒙版；对跑道图像进行Harris角点检测；对检测到的角点进行空间滤波，得到跑道起始线检测结果。本发明能够提高无人机自主着陆跑道起始线检测的精确性和检索效率，进而实现基于计算机视觉的无人机自主着陆的自主精确导航。

主权项：1.一种基于角点特征的无人机视觉着陆跑道起始线检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对采集的跑道图像进行灰度化处理；S2、采用高斯滤波方法对步骤S1处理后的跑道图像进行平滑和模糊处理；S3、采用Sobel算子对步骤S2处理后的跑道图像进行边缘检测；S4、对步骤S3检测的边缘特征进行膨胀和腐蚀的形态学处理；S5、判断上一帧跑道图像是否检测到跑道起始线；若是，则根据上一帧跑道图像检测到的跑道起始线建立动态蒙版对步骤S4处理后的跑道图像进行图像切割；具体为：根据上一帧跑道图像检测到的跑道起始线和已检测到的左跑道线和右跑道线建立封闭三角形，分别计算跑道起始线与左跑道线和右跑道线的交点坐标；根据先验信息确定上边界偏移量，将计算的两个交点坐标中较大的纵坐标向上偏移所确定的上边界偏移量，得到动态上边界；根据先验信息确定下边界偏移量，将计算的两个交点坐标中较小的纵坐标向下偏移所确定的下边界偏移量，得到动态下边界；根据先验信息确定左边界偏移量，将跑道起始线的下边界与左跑道线的交点坐标的横坐标向左偏移所确定的左边界偏移量，得到动态左边界；根据先验信息确定右边界偏移量，将跑道起始线的下边界与右跑道线的交点坐标的横坐标向右偏移所确定的右边界偏移量，得到动态右边界；根据动态上边界、动态下边界、动态左边界和动态右边界确定的图像范围建立动态蒙版；否则，不进行图像切割；S6、对步骤S5得到的跑道图像进行Harris角点检测，具体为：采用Sobel算子计算步骤S5得到的跑道图像各个像素点在水平和垂直方向上的梯度；计算步骤S5得到的跑道图像中蒙版所框选区域内各像素点的角点响应值；判断像素点的角点响应值是否小于设定的角点响应阈值；若是，则将该像素点的角点响应值置为0；否则不作处理；采用非极大值抑制方法，利用滑动窗口遍历蒙版所框选区域，将滑动窗口中角点响应值最大的像素点作为角点；S7、对步骤S6检测到的角点进行空间滤波，得到跑道起始线检测结果，具体为：计算步骤S6检测到的角点与左跑道线和右跑道线的距离；判断角点与左跑道线和右跑道线的距离中较短距离是否大于设的距离阈值；若是，则删除该角点；否则保留该与左跑道线或右跑道线对应的角点；将与左跑道线对应的角点分别和与右跑道线对应的角点进行连线，并计算连线斜率；判断连线斜率是否大于设定的斜率阈值；若是，则继续判断下一个与右跑道线对应的角点；否则将与左跑道线对应的角点和与右跑道线对应的角点作为一组候选角点对；遍历任意一组候选角点对中的角点，判断所选择的角点的下方设定数量的像素内是否存在其它角点；若是，则将该角点对应的候选角点对剔除；否则保留该角点对应的候选角点对；分别计算所有的候选角点对中与左跑道线对应的角点和与右跑道线对应的角点的中值坐标，得到跑道起始线与左跑道线和右跑道线的交点；将得到的两个交点进行连线，得到跑道起始线检测结果。

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