[发明专利]一种目标识别定位方法和装置

说明书

本方案公开了一种目标识别定位方法和装置，其中，该方法的步骤包括：基于色彩空间模型，在正常光线下，对图像中目标进行颜色特征提取，获得预定颜色对应的第一图像；对第一图像进行二值化处理，获得第一黑白图像；对所述第一黑白图像进行图像形态学处理，获得第一图像轮廓信息；根据第一图像的轮廓信息，确定目标的位置和姿态信息。本申请所述技术方案对图像中的预定颜色(例如红色)目标物体进行定位，并通过图像的二值化，边缘检测，轮廓提取等手段锁定目标的位置和姿态，为后续无人机穿越目标提供精确的控制量。

技术领域

本发明涉及图像处理领域。更具体地，涉及一种目标识别定位方法和装置。

背景技术

目标识别与定位是机器人控制领域需要解决的关键性问题，计算机视觉领域中识别目标对象可以基于其在图像中的三个不同的属性，即目标颜色特征，目标纹理分布，目标形状表征。

颜色是图像识别中最常用的视觉检索特征，其中主要包括以下两种常见的色彩空间标准：

1、RGB色彩空间

RGB色彩空间是实际中应用最多的一种色彩空间，它是一种与人的视觉系统结构密切相关的颜色模型。根据人眼结构，所有的颜色都可以看成三个基本颜色——红色(Red)、绿色(Green)和蓝色(Blue)的不同组合，大部分显示器都采用这种颜色模型。但是RGB色彩空间不够直观，很难从RGB值中看出所表示的颜色的认知属性。其次，两个色点之间的距离不等于两个颜色之间的视觉差异，颜色分布不均匀。

2、HSV色彩空间

HSV(Hue,Saturation,Value)色彩空间是从人的心理感知角度建立的模型，利用色调、饱和度和明度直观地描述颜色。在Hue一定的情况下，饱和度减小，就是往光谱色中添加白色，光谱色所占的比例也在减小，饱和度减为0，表示光谱色所占的比例为零，导致整个颜色呈现白色。明度减小，就是往光谱色中添加黑色，光谱色所占的比例也在减小，明度减为0，表示光谱色所占的比例为零，导致整个颜色呈现黑色。

发明内容

本发明的一个目的在于提供一种目标识别定位方法和装置。

为达到上述目的，本方案采用下述技术方案：

第一方面，本方案提供一种目标识别定位方法，其特征在于，该方法的步骤包括：

基于色彩空间模型，在正常光线下，对图像中目标进行颜色特征提取，获得预定颜色对应的第一图像；

对第一图像进行二值化处理，获得第一黑白图像；

对所述第一黑白图像进行图像形态学处理，获得第一图像轮廓信息；

根据第一图像的轮廓信息，确定目标的位置和姿态信息。

在一种优选地实施例中，所述基于色彩空间模型，在正常光线下，对图像中目标进行颜色特征提取，获得预定颜色对应的第一图像步骤的前一步包括：

对图像进行高斯滤波处理。

在一种优选地实施例中，所述色彩空间模型HSV模型。

在一种优选地实施例中，所述根据图像的轮廓信息，确定目标的位置和姿态信息的步骤包括：

判断是否提取第一图像轮廓信息；

若是，则计算第一图像轮廓信息的轮廓面积及外接矩形长宽比；

根据第一图像轮廓信息的轮廓面积和外接矩形长宽比，确定目标位置及姿态。

在一种优选地实施例中，所述根据第一图像轮廓信息的轮廓面积和外接矩形长宽比，确定目标位置及姿态的步骤包括：

在轮廓面积大于预设阈值，且轮廓长宽比在阈值范围内的情况下，输出目标位置及姿态。