[发明专利]一种嵌入式机载红外图像视觉导航定位方法

权利要求书

1.一种嵌入式机载红外图像视觉导航定位方法,其特征在于,包括以下步骤：

步骤一：读取摄像头采集到的红外原始图像f(x,y)，利用背景抑制算法对图像进行处理，得到校正后的图像f₁(x,y)；

步骤二：利用不同检测算法对不同虚警的抑制作用效果，具体是对校正后的图像f₁(x,y)分别进行单帧目标检测和帧间比较目标检测，将检测结果综合判断，得到最终的检测结果图像f₂(x,y)；

步骤三：读取检测结果图像f₂(x,y)，其中(x_t,y_t)为图像中检测到的目标质心坐标位置，根据相机系与图像系映射关系及毫米波雷达测距结果得到目标点在相机系内的坐标(x_c,y_c,z_c)；

步骤四：由于相机与无人机存在固联关系，机体系与相机系存在默认的坐标转换矩阵T，可得目标在机体系内的坐标(x_b,y_b,z_b)。

2.根据权利要求1所述的一种嵌入式机载红外图像视觉导航定位方法，其特征在于：所述步骤一中的背景抑制过程具体如下：

a、采用中值滤波对红外原始图像f(x,y)进行平滑及噪声消除，对滤波模板下的对应像素进行灰度值排序并求取中值，将中值赋给当前模板的中心像素，用这种方式得到预处理图像f′(x,y)；

b、采用高斯金字塔降采样将图像的高频部分和低频部分区分开；在低分辨率下，使得复杂的红外背景进一步被平滑，图像上的高频噪声得到了抑制，同时保留了大部分复杂背景估计所需的低空杂波信号，得到降采样图像f″(x,y)；所述高斯金字塔构造公式为:

c、通过Cubic插值算法对图片f″(x,y)进行分辨率调整，重新调整为与预处理图像相同尺寸的目标图像f″′(x,y)，所述构造的Cubic函数如下：

d、将预处理图像f′(x,y)与预测背景f″′(x,y)进行差分，可以将背景和目标区分开，从而达到提高图像信噪比的目的，得到校正后的图像f₁(x,y)。

3.根据权利要求1所述的一种嵌入式机载红外图像视觉导航定位方法，其特征在于：所述步骤二的目标检测过程具体如下：

S1、所述单帧目标检测具体是利用灰度信息区域分割对目标进行提取；

S2、所述帧间比较目标检测具体是利用目标时间连通性实现序列图像之间的目标关联和目标检测，依据目标与背景运动规律的差别，通过运动特性进行有效检测；

S3、根据两种方法检测的判决结果，对所检测的目标进行分级，确定被检测的目标的可信度，得到具有较高确信度的目标检测结果f₂(x,y)。

4.根据权利要求1所述的一种嵌入式机载红外图像视觉导航定位方法，其特征在于：所述步骤三中相机系与图像系的具体映射过程如下：

A、根据目标检测结果，给出当前目标质心在图像系内的成像点坐标信息(x_t,y_t)；

B、默认摄像机系的主轴与成像平面交点的像素坐标在图像中心，O_cX_cY_cZ_c为相机系，O_tX_tY_t为图像平面，目标点M在摄像机系的坐标表示为M(x_c,y_c,z_c)，在图像平面上的成像点坐标为m(x_t,y_t)；通过毫米波雷达测距，可得相机与目标的距离L。根据几何关系：可以解算相机系与图像系之间存在的映射关系，得到目标点在摄像机系内的坐标(x_c,y_c,z_c)。

5.根据权利要求1所述的一种嵌入式机载红外图像视觉导航定位方法，其特征在于：所述步骤四当中机体系与相机系的坐标转换具体过程如下：所述相机的姿态角设置为[θ φψ]^T,其转换关系如下：