[发明专利]无人机航拍路基线光点捕捉双阈值Radon识别方法

摘要

本发明公开了一种无人机航拍路基线光点捕捉双阈值Radon识别方法，为无人机的图像识别判断做良好准备，本发明采用变换对图像进行投影，得到在变换后的投影点位置，进行捕捉，避免了变换中对点筛选的要求苛刻，降低了干扰因素的要求严格，提高了正确率。且具有人性化的适应能力，可以有人为经过测试与根据电脑硬件要求，进行手动调节识别的要求，降低硬件要求，提高工作效率，对投影后的图像光点进行捕捉，得到图像中道路直线，使其无人机航拍公路图像的道边与中线识别中获得的定位比较准确，具有良好的检测精度。

主权项

1.无人机航拍路基线光点捕捉双阈值Radon识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取无人机拍摄的道路图像，将图像转化为数据表格，并保存为图像数据；步骤2：读入步骤1得到的图像数据并进行灰度二值化处理；步骤3：步骤2中的得到的二值化图像进行边缘检测找到图像边缘；步骤4：对步骤3中得到的图像边缘关于幅角进行Radon变换得到投影后的图像，并对投影后的图像对应的矩阵数据中的最值点进行捕捉；步骤5：对要寻找的直线条数与双阈值进行初始参数进行设定，对以在步骤4中所找到最值点为中心的nhood×nhood区域进行清零，以排除重复，此区域的行数与列数即nhood均为奇数，以保证寻找到的最值点坐标在区域中心；步骤6：从步骤5中找到的最大值在区域中的位置，将找到的最大值的对应横坐标保存，并将找到的最大值的对应纵坐标保存，然后清除最值点数据，最后将以最值点为中心的nhood×nhood矩阵全部清零；步骤7：将步骤6中最终确定的最值点在步骤4中经过Radon变换的投影图像中用方框进行标记；步骤8：将步骤7中所找到的最值点，即用方框标记的点对应的原图像中直线在无人机拍摄的图像上标出；步骤9：重复步骤1‑8，图像中道路基线包括道路两边实线与中心虚线，二者识别的阈值有所不同，分开寻找最适应的识别阈值，将两次识别的直线共同复原在原图像，同时经过步骤1‑8的第一次识别过程，对识别结果进行预判断，判断阈值过大还是偏小，如果是识别直线过多但是其中的结果存在识别成功的直线，则证明阈值设置过大，将两个阈值进行微调调小，如果识别直线过少，即没有正确识别出来的直线，说明阈值设置过小，调节阈值后，重复步骤1‑8输出直线识别结果，以此类推，不断对阈值进行微调，直到找到最适合的阈值，即识别出道路基线。