一種基於計算機視覺的飛行器航向跟蹤方法
2023-06-15 08:49:31 1
><![CDATA[|En-EM|=(xn-xM)2]]>其中，En代表第n幀待匹配區域的特徵向量，EM代表模板的特徵向量，xM代表模板特徵向量的分量值，即代表最大灰度值和灰度標準差，xn代表待匹配區域特徵向量的分量值；歐式距離越小，目標和模板越相似；③在搜索區域中，計算並存儲本幀歐式距離的最小值OuMin；④在前8幀中，計算並存儲各幀OuMin的最大值，記為ou_yuzhi，作為之後匹配成功與否的標準；(2)如果不是前8幀圖像沿著地平線將其劃分為三等分，從左至右稱作1區、2區和3區；以2區、1區、3區的順序，分別在每個區域內按照由粗到細的搜索方式，計算待匹配區域與模板的特徵向量間的歐式距離，求出最小的歐式距離，該距離對應的待匹配區域則為成功匹配的區域；(3)判定成功匹配區域對應的航向是否為真航向，判定標準為若該區域與模板間的歐式距離小於之前存儲的ou_yuzhi，則為真航向，此時轉入下一幀處理，即轉步驟七；若不是，判定是否進行過二次匹配，若沒有進行過二次匹配，則進行二次匹配，即轉步驟六；若進行過二次匹配，則輸出匹配失敗，轉步驟七；步驟六、進行二次匹配1)判定是否是二次匹配的第一幀圖像；2)如果是第一幀圖像選取圖像中心作為二次匹配的模板，計算並存儲二次匹配模板的特徵向量EM＊；3)如果不是第一幀圖像，判定是不是前8幀圖像(1)如果是前8幀圖像沿著地平線，以圖像中間2/4為搜索區域，按照已有航向跟蹤方法由粗到細的搜索方式，計算待匹配區域的特徵向量以及待匹配區域和模板特徵向量的歐式距離；在搜索區域中，計算並存儲每幀歐式距離的最小值OuMin＊，在前8幀中，計算並存儲各幀OuMin＊的最大值記為ou_yuzhi＊，作為之後匹配成功與否的標準；(2)如果不是前8幀圖像沿著地平線將其劃分為三等分，從左至右稱作1區、2區和3區；以2區、1區、3區的順序，分別在每個區域內按照由粗到細的搜索方式，計算待匹配區域與二次匹配模板的特徵向量間的歐式距離，求出最小的歐式距離，該距離對應的待匹配區域則為成功匹配的區域；(3)判定成功匹配區域對應的航向是否為真航向，判定標準為若該區域與二次匹配模板間的歐式距離小於之前存儲的ou_yuzhi＊，則為真航向，轉入下一幀處理，即轉步驟七；若不是，判定是否進行過一次匹配，若沒有進行過一次匹配，則進行一次匹配，即轉步驟五；若進行過一次匹配，則輸出匹配失敗，轉步驟七；步驟七、轉入下一幀即n+1幀的處理。2、根據權利要求1所述的一種基於計算機視覺的飛行器航向跟蹤方法，其特徵在於，步驟五中，構成特徵向量醜=(Graj^^AT，a)^的是最大灰度值Graj^/"^和灰度標準差o,其分量計算公式如下①最大灰度值GrayMax最大灰度值GrayMax是目標區域最亮的像素灰度值，GrayMax=max{/(A:,/);(A:，/)e(/,力}式中，/(W)是圖像第A:行/列像素的灰度，K")包含圓形區域內的所有像素，i，J表示像素的行、列坐標；②灰度標準差o"灰度標準差ex反映目標區域像素灰度的離散程度，formulaseeoriginaldocumentpage4其中，A代表目標區域像素灰度的平均值，//=丄Z式中，","是iV,"(/，/)內的像素數目；按照以上公式，計算每個圓形區的特徵向量￡,0=1，2,3,4,5),i表示5個圓形模板，每幀圖像的特徵向量由5個圓形區域的特徵向量合成，艮卩五上述兩個分量的度量對匹配的重要性是不同的，所以根據各自的作用進行加權，權值根據經驗確定。3、根據權利要求2所述的一種基於計算機視覺的飛行器航向跟蹤方法，其特徵在於，所述的兩個分量在匹配時的權值都取1。全文摘要本發明公開了一種基於計算機視覺的飛行器航向跟蹤方法。針對現有的航向跟蹤方法，提供多角度的改進方案通過在圖像匹配源上引入梯度信息，豐富了圖像模板匹配的信息量，提高了圖像匹配精度，即提高了航向跟蹤精度；在保證模板匹配運算量不增加的前提下，調整匹配模板的配置方式，使模板包含更多的圖像信息，同時合理選擇匹配的特徵向量及其權值，以達到改善匹配精度的目的；提供異常情況下圖像模板匹配的處理方案，有效提高了航向跟蹤方法的效率。文檔編號G01C21/24GK101349565SQ200810119919公開日2009年1月21日申請日期2008年9月10日優先權日2008年9月10日發明者海張,李琳怡,韓穎婕申請人:北京航空航天大學