[发明专利]一种红外图像起落架自动识别方法有效
申请号: | 201710065439.6 | 申请日: | 2017-02-06 |
公开(公告)号: | CN106951823B | 公开(公告)日: | 2019-11-15 |
发明(设计)人: | 白俊奇;刘文;王寿峰;常传文;章林;陈宇寒;朱伟;刘文松;苗锋;郑浩;陈福玉;龙超 | 申请(专利权)人: | 南京莱斯电子设备有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06T7/11;G06T7/136;G06T7/194;G06T7/70 |
代理公司: | 32237 江苏圣典律师事务所 | 代理人: | 胡建华;于瀚文<国际申请>=<国际公布> |
地址: | 210007江苏省南京*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 红外 图像 起落架 自动识别 方法 | ||
1.一种红外图像起落架自动识别方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤1,输入红外图像I;
步骤2,统计红外图像I的直方图His,计算前景和背景的分割阈值Th;
步骤3,利用分割阈值Th将红外图像I二值化,得到二值图BiImg;
步骤4,定位飞机两个发动机的位置Pos1和Pos2;
步骤5,计算前后起落架分布区域,分别为Area1、Area2和Area3;
步骤6,在分布区域中计算起落架特征参数F1、F2和F3;
步骤7,根据特征参数F1、F2和F3完成起落架识别;
步骤2包括如下步骤:
步骤2-1,计算红外图像I的直方图His(k){k=0,...,255},k表示灰度级;
步骤2-2,设定门限T1,对直方图His从高灰度级向低灰度级进行1×N划窗处理,若划窗内当前灰度的像素数His(k)>T1,判定当前灰度级为背景值,否则,判定当前灰度级为前景值,其中,5≤N≤15,N表示窗口宽度,100≤T1≤150;
步骤2-3,统计1×N划窗内His(k)>T1的个数Count,若Count/N>0.8,则将N/2处的k值判定为分割阈值Th,否则,继续从高灰度级向低灰度级进行1×N划窗处理,直到找到分割阈值为止;
步骤4包括:
在直方图His中从高灰度级向低灰度级查找,将首次像素数His(k)>40的灰度级判定为发动机灰度值,根据该灰度值在红外图像中定位两个发动机的位置Pos1和Pos2,它们的坐标分别为(x1,y1)和(x2,y2),x1,y1分别表示发动机位置Pos1的横坐标和纵坐标,x2,y2分别表示发动机位置Pos2的横坐标和纵坐标;
步骤5包括:
起落架分布特征为:前起落架区域Area1位于两个发动机的中轴线附近,后起落架区域Area2和Area3分别位于两个发动机的位置Pos1和Pos2附近,以两个发动机位置坐标(x1,y1)和(x2,y2)为参考点,x1<x2,建立直角坐标系,则:
Area1表示为:在横轴x方向的起始位置为在横轴x方向的结束位置为在纵轴y方向的起始位置为在纵轴y方向的结束位置为
Area2表示为:在横轴x方向的起始位置为x1;在横轴x方向的结束位置为在纵轴y方向的起始位置为在纵轴y方向的结束位置为
Area3表示为:在横轴x方向的起始位置为在横轴x方向的结束位置为x2;在纵轴y方向的起始位置为在纵轴y方向的结束位置为
其中,T2表示长宽比,2≤T2≤4;
步骤6包括:
在二值图BiImg中,假设前后起落架分布区域Area1、Area2和Area3像素值为1的y方向最大位置分别为ymax1、ymax2和ymax3,则特征参数F1、F2和F3表达式如下:
步骤7包括:
若F1>T3,则判定前起落架处于放下状态,否则,判定前起落架处于收起状态;
若F2>T3,则判定后左起落架处于放下状态,否则,判定后左起落架处于收起状态;
若F3>T3,则判定后右起落架处于放下状态,否则,判定后右起落架处于收起状态;
其中,0.5≤T3≤1。
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