發(fā)布時(shí)間：2021-05-08 15:40

　　計(jì)算機(jī)視覺(jué)憑借其無(wú)源、經(jīng)濟(jì)、信息豐富的優(yōu)點(diǎn),成為無(wú)人機(jī)自主導(dǎo)航中的重要信息源。本文以雙目攝像機(jī)所拍攝的艦船模型序列圖像為研究對(duì)象,綜合運(yùn)用數(shù)字圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、三維重建等技術(shù)和方法,對(duì)無(wú)人機(jī)自主著艦階段的艦船識(shí)別與跟蹤、著陸場(chǎng)區(qū)域有用特征提取、無(wú)人機(jī)相對(duì)位姿的估計(jì)等問(wèn)題進(jìn)行了深入的研究。首先利用SIFT特征匹配與模板匹配相結(jié)合的方法來(lái)解決復(fù)雜背景條件下著陸場(chǎng)目標(biāo)的識(shí)別與跟蹤的問(wèn)題。在建立艦船跑道SIFT特征庫(kù)的基礎(chǔ)上,將機(jī)載攝像機(jī)拍攝圖像所提取的SIFT特征與特征庫(kù)做匹配,并設(shè)定匹配閾值來(lái)確定目標(biāo)是否已被識(shí)別,然后對(duì)識(shí)別后的艦船跑道區(qū)域進(jìn)行定位,通過(guò)提出的模板刷新策略,采用模板匹配的算法對(duì)定位區(qū)域?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)的跟蹤。光照變換對(duì)著陸場(chǎng)區(qū)域圖像的有效分割造成了極大的影響,本文提出一種跑道區(qū)域圖像增強(qiáng)算法來(lái)消除光照變化帶來(lái)的不利影響。算法融合了基于圖像平均灰度的圖像恢復(fù)技術(shù)和線性灰度變換的圖像增強(qiáng)技術(shù),并通過(guò)一種基于反饋信息的迭代方法將兩種技術(shù)多次迭代。處理后的圖像不僅消除了光照變化的影響,而且突出了跑道線的特征。以增強(qiáng)的跑道區(qū)域灰度圖像為對(duì)象,經(jīng)過(guò)灰度拉伸、閾值分割得到二值化圖像,利用Ca... 

【文章來(lái)源】：國(guó)防科技大學(xué)湖南省 211工程院校 985工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：78 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景和意義
    1.2 無(wú)人機(jī)自主著陸/艦視覺(jué)導(dǎo)航的研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀
        1.2.3 自主著陸/艦過(guò)程中目標(biāo)識(shí)別算法存在的問(wèn)題
    1.3 本文研究?jī)?nèi)容及章節(jié)安排
第二章 無(wú)人機(jī)自主著陸中的跑道識(shí)別與跟蹤
    2.1 SIFT算法原理
        2.1.1 尺度空間極值檢測(cè)
        2.1.2 特征點(diǎn)定位
        2.1.3 特征點(diǎn)主方向計(jì)算
        2.1.4 特征點(diǎn)描述子生成
        2.1.5 特征向量的匹配
    2.2 基于SIFT特征匹配的艦船識(shí)別
        2.2.1 轉(zhuǎn)換灰度圖像
        2.2.2 平滑濾波
        2.2.3 目標(biāo)艦船SIFT特征庫(kù)的建立
        2.2.4 艦船識(shí)別算法設(shè)計(jì)
        2.2.5 艦船跑道區(qū)域的定位
    2.3 基于模板匹配的跑道區(qū)域跟蹤
        2.3.1 模板匹配方法
        2.3.2 模板更新策略
    2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    2.5 本章小結(jié)
第三章 艦船跑道區(qū)域圖像增強(qiáng)算法
    3.1 圖像恢復(fù)技術(shù)
        3.1.1 圖像恢復(fù)方法
        3.1.2 基于平均灰度的圖像恢復(fù)
    3.2 圖像增強(qiáng)技術(shù)
    3.3 圖像恢復(fù)和增強(qiáng)算法的迭代規(guī)則
    3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 跑道邊線的檢測(cè)與提取
    4.1 跑道區(qū)域增強(qiáng)圖像預(yù)處理
        4.1.1 灰度拉伸
        4.1.2 閾值分割
        4.1.3 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算
            4.1.3.1 形態(tài)學(xué)基本運(yùn)算
            4.1.3.2 對(duì)跑道二值圖像的形態(tài)學(xué)運(yùn)算
    4.2 跑道區(qū)域直線檢測(cè)
        4.2.1 邊緣檢測(cè)
            4.2.1.1 常用邊緣檢測(cè)算法
            4.2.1.2 Canny邊緣檢測(cè)
        4.2.2 直線特征檢測(cè)
            4.2.2.1 Hough變換原理
            4.2.2.2 概率Hough變換檢測(cè)直線
    4.3 跑道左右邊線的提取
        4.3.1 跑道線的分類
        4.3.2 跑道邊線外邊緣的提取
    4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 基于雙目立體視覺(jué)的無(wú)人機(jī)姿態(tài)測(cè)量
    5.1 雙目立體視覺(jué)的標(biāo)定
        5.1.1 相機(jī)成像模型
        5.1.2 相機(jī)的標(biāo)定
    5.2 跑道邊線端點(diǎn)三維坐標(biāo)的計(jì)算
        5.2.1 基于極線約束的匹配點(diǎn)的確定
        5.2.2 匹配點(diǎn)三維坐標(biāo)的計(jì)算
    5.3 無(wú)人機(jī)位姿的估計(jì)
        5.3.1 高度的估計(jì)
        5.3.2 旋轉(zhuǎn)矩陣的估計(jì)
        5.3.3 水平位置的估計(jì)
    5.4 KALMAN濾波
    5.5 無(wú)人機(jī)模擬平臺(tái)簡(jiǎn)介
        5.5.1 雙目立體視覺(jué)系統(tǒng)
        5.5.2 仿真下滑平臺(tái)
    5.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        5.6.1 位置測(cè)量結(jié)果
        5.6.2 姿態(tài)角測(cè)量結(jié)果
        5.6.3 誤差原因分析
    5.7 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 工作總結(jié)
    6.2 研究展望
致謝
參考文獻(xiàn)
作者在學(xué)期間取得的學(xué)術(shù)成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3175594