近些年來,由于無人機(jī)技術(shù)不斷的發(fā)展,日漸完善,無人機(jī)在民用領(lǐng)域與軍事領(lǐng)域上都獲得了大量的需求和應(yīng)用。在農(nóng)業(yè)植保方面,由于植保無人機(jī)具有體積小、高效安全、施藥均勻、花費(fèi)較低等優(yōu)點(diǎn),被廣泛的應(yīng)用到農(nóng)業(yè)植保中,逐漸替代了人工植保,占有了一定的市場份額。植保無人機(jī)在農(nóng)田中執(zhí)行植保任務(wù)時,農(nóng)田中的環(huán)境較復(fù)雜,植保無人機(jī)會遇到樹木、房屋、電線桿等障礙物,農(nóng)田中的障礙物會影響植保無人機(jī)的飛行安全,使植保無人機(jī)受到損壞,不僅完不成植保任務(wù),還會造成額外的經(jīng)濟(jì)損失,因此植保無人機(jī)需要具有避障功能,能夠避開障礙物,使得植保無人機(jī)能夠安全、有效的完成植保任務(wù)。本文研究了基于視覺的植保無人機(jī)避障的方法,在開源飛控的無人機(jī)上進(jìn)行進(jìn)一步的研究,將避障算法添加到植保無人機(jī)中,使植保無人機(jī)實(shí)現(xiàn)避障功能。本文研究的主要內(nèi)容如下:1.通過查閱大量的有關(guān)無人機(jī)視覺避障方面的文獻(xiàn)資料,闡述了無人機(jī)視覺避障的研究背景與意義,對無人機(jī)視覺避障的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行了歸納總結(jié)。2.視頻圖像處理的相關(guān)知識。植保無人機(jī)通過搭載的CCD攝像機(jī)作為視覺傳感器來獲得視野范圍內(nèi)的環(huán)境信息,對CCD攝像機(jī)進(jìn)行了簡單的介紹。由于視覺傳感器內(nèi)部元件本... 

【文章來源】：沈陽理工大學(xué)遼寧省

【文章頁數(shù)】：82 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．３直方圖效果對比圖??Ｆｉｇ．２．３?Ａ?ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ?ｉｍａｇｅ?ｏｆ?ｉｍａｇｅ?ｈｉｓｔｏｇｒａｍ??

降低圖像的質(zhì)量，覆蓋圖像的特征，使得圖像的某些有用特征不能夠被提取來，對圖像復(fù)原、識別等后續(xù)工作造成了干擾，因此需要去除圖像中的噪聲。??無人機(jī)采集到的圖像不可避免的存在噪聲，為實(shí)現(xiàn)去噪，本文采用了中值波方法，它屬于非線性濾波方式［２８］，這種方法具有較好的去噪效果，其它去噪法對圖像邊緣破壞較大，這種方法可以較好的保護(hù)邊緣［２９］。中值濾波的基本步如下：??（１）采用具有合適尺寸的模板遍歷圖像全部像素點(diǎn)，模板的中心移動到一個占上．??ＪＳＷ?—Ｉ—?３??（２）獲得二維模板下圖像像素點(diǎn)的灰度值；??（３）按由低到高的順序排列這些灰度值；??（４）尋找到處在中間的灰度值；??（５）用中間位置上灰度值替代二維模板中心對應(yīng)的像素點(diǎn)的灰度值。??二維模板尺寸的選用對實(shí)現(xiàn)中值濾波有重要的影響，下圖顯示了中值濾去噪效果，選擇的二維模板尺寸為３ｘ３。??

得到的高斯差分尺度空間。ＳＩＦＴ特征檢測算法在實(shí)現(xiàn)圖像的高斯差分尺度空間時，??使用高斯差分金字塔的方法，高斯金字塔每組中上下相鄰的兩層圖像進(jìn)行相減就??可以得到高斯差分金字塔，如圖３．２所示。??？?＊?？??Ｓｃａｌｅ?ｔ?．‘么敵＃，??（ｎｅｘｔ??ｏｃｔａｖｅ）?々，轉(zhuǎn)：…??／ｃ?Ｌ?ｘ?ｙ?ｙ?ｙ?＾?＾?＾?ｊ－￣??．．．．■■?．？?■■?＞??．?．：－？??■＇?？＇?ｒ￣?￣??Ｓｃａｌｅ??（ｆｉｒｓｔ??ｏｃｔａｖｅ）??－－?－－??－＊■?．Ｔ?－ｒ?＾?－１?－＊?ｊ?ｙ?ｍ?９??ｙ?＾?ｙ?．／?ｙ?ｙ?ｙ?ｙ??Ｊ?ｔ?－ｒ??ｙ＇?．．＊?ｙ?．？＊?．－�。�?７?？?＾??＿／?＾?＾?ｙ?ｆ?ｙ??ｙ?－－?ｙ?ｒ?ｙ?ｙ?＾?？二Ｊ??＞?ｙ?二？－?－－??ＶＶ?＾?７?＾?＾??Ｇａｕｓｓｉａｎ??圖３．１高斯金字塔??Ｆｉｇ．３．１?Ｇａｕｓｓ?Ｐｙｒａｍｉｄ??－２４－??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于雙目視覺的無人機(jī)避障之研究[J]. 王淏,潘崢嶸,朱翔.  自動化與儀表. 2018(04)
[2]基于光流傳感器的旋翼無人機(jī)實(shí)時避障系統(tǒng)[J]. 余超凡,孫建輝.  計算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2018(01)
[3]基于改進(jìn)中值濾波的圖像噪聲去除算法的研究[J]. 趙君愛,魏艷春.  浙江農(nóng)業(yè)學(xué)報. 2015(06)
[4]無人機(jī)靜電噴霧系統(tǒng)設(shè)計及試驗[J]. 茹煜,金蘭,賈志成,包瑞,錢嘯冬.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報. 2015(08)
[5]基于雙目視覺的微型無人機(jī)室內(nèi)3維地圖構(gòu)建[J]. 余小歡,韓波,張宇,李平.  信息與控制. 2014(04)
[6]中國農(nóng)業(yè)航空植保產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略[J]. 周志艷,臧英,羅錫文,Lan Yubin,薛新宇.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報. 2013(24)
[7]基于OpenCV的圖像閾值分割研究與實(shí)現(xiàn)[J]. 雷建鋒,汪偉.  現(xiàn)代電子技術(shù). 2013(24)
[8]無人飛機(jī)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中前景無限[J]. 凌云.  農(nóng)業(yè)機(jī)械. 2013(10)
[9]基于改進(jìn)SIFT的圖像拼接算法[J]. 崔得龍,弓云峰,左敬龍.  電子設(shè)計工程. 2013(02)
[10]幾種邊緣檢測算子的性能比較研究[J]. 王智文.  制造業(yè)自動化. 2012(11)

碩士論文
[1]基于ToF與視覺檢測的四旋翼飛行器避障方法研究[D]. 王砥中.安徽大學(xué) 2018
[2]基于視覺的旋翼無人機(jī)避障技術(shù)研究[D]. 張小東.解放軍信息工程大學(xué) 2017
[3]基于雷達(dá)和視覺復(fù)合傳感器的無人機(jī)障礙物檢測研究[D]. 蔣超.沈陽理工大學(xué) 2016
[4]小型多旋翼飛行器輔助避障技術(shù)研究[D]. 姜海勇.中國科學(xué)院研究生院(上海技術(shù)物理研究所) 2016
[5]基于單目視覺無人機(jī)避障系統(tǒng)的算法研究[D]. 符宇.西安電子科技大學(xué) 2016
[6]基于嵌入式平臺的無人機(jī)視覺跟蹤避障方法研究[D]. 史浩明.南京航空航天大學(xué) 2016
[7]基于幀間差分的運(yùn)動目標(biāo)檢測[D]. 胡敬舒.哈爾濱工程大學(xué) 2013



本文編號：3103593