本发明涉及一种角度识别方法和小型无人机。
背景技术：
图像处理，用计算机对图像进行分析转换，以达到所需结果的技术。
质心，质量中心简称质心，指物质系统上被认为质量集中于此的一个假想点。
现如今机器或小型无人机主要依靠惯性测量、卫星测量、和视觉测量等方式进行角度识别和导航。但以上几种方法具有如下缺陷：
(1)惯性测量：主要是依靠惯性测量组件(imu)测量载体相对惯性空间的角速率和加速度信息，利用牛顿运动定律自动推算载体的瞬时速度和位置信息。但随着时间积累，容易形成累积误差，导致精度下降；
(2)卫星测量：一般采用gps测量角度，对卫星信号依赖程度很高，如果在建筑集群或深山中信号容易中断，并且民用精度不高，造成较大困扰；
(3)视觉测量：根据图像处理以及特征匹配等方法测得的角度信息，但计算量大，且部分对传感器要求高，造价高，不适用在低空及室内的小型无人机。
现如今的机器或低空无人机的角度测量，常用的是微机电mems陀螺仪，其主要是检测出三轴加速度、角速度和地磁的信息，采用四元数法或导航坐标系与机器本体坐标系的余弦变换法算出角度，但地磁信息较弱，容易受周围物体干扰，导致精度不高，且随着运行时间的增长，会有累积误差，更一步限制了其可靠性。
而采用视觉处理方法，关键在于图像处理，目前对图像二值化处理的方法主要有三大类：
第一类是依据光照分布情况对图像采取分块处理，然后再对各分块用全局阈值二值化方法进行分割；
第二类则是先处理图像背景光照，使背景光照接近均匀后，再用全局阈值方法进行处理；
第三类采用局部阈值化，主要是根据图像中的每一个像素点与它周围邻域像素点的灰度变化来设定阈值后逐点进行二值化，此算法有niblack算法、sauvola算法等。
但上述三种常用的方法都有各自的不足：第一类方法主要是在光照分块较明显的环境下使用，而在没有明显灰度值分界的图像中效果不佳；第二类则是计算量大，并且对图像背景存在过估计或估计不足的缺点，其在处理目标和背景接近时的效果不明显；第三类因对图像进行逐点计算，因此计算量大，也存在对弱目标处理效果不理想的问题。
技术实现要素：
本发明要解决的技术问题，在于提供一种基于改进型图像处理的角度识别方法，采用高清相机结合图像处理、融合运算的技术实现角度测量，适用于机器或低空、室内飞行的小型无人机的导航。
本发明方法是这样实现的：一种基于改进型图像处理的角度识别方法，包括：
步骤s1、将摄像机采集到的图像进行预处理；
步骤s2、将预处理后的图像进行二值化处理，得到特征二值化信息；
步骤s3、通过特征二值化信得到其图像的轮廓，寻找每帧图像轮廓最优的两个质心，得到其坐标；
步骤s4、通过所述坐标求得其斜率ks，把相邻两帧的斜率差求出即得到其转过的角度。
进一步的，所述预处理包括灰度处理和高斯滤波处理；
所述灰度处理的公式是：
f(i,j)＝0.30r(i,j)+0.59g(i,j)+0.11b(i,j)式(1)，
其中，f(i,j)为得到当前坐标的灰度值，(i,j)为当前位置的坐标，r,g,b分别为图像像素上的三元素；
所述高斯滤波处理的公式是：
其中，h(x,y)表示坐标为(x，y)点的权重；x，y则是坐标(x，y)的横纵坐标，e为自然对数的底数，是常数,σ为标准差。
进一步的，所述二值化处理过程是：
1)首先算出一个阈值ts,ts满足
2)计算图像上各点的阈值：
t0(x,y)＝0.5×(maxf(x+k,y+l)+minf(x+k,y+l))(式3)，
其中，l、k，是以坐标(x,y)为中心的窗口长宽的一半；
3)为避免为阴影及轮廓断裂现象的产生，引入阈值t1，来确定局部窗口内极大值与极小值的变化：
t1(x,y)＝(maxf(x+k,y+l)-minf(x+k,y+l))(式4)，
4)对各点的阈值采用平均值的滤波方法对曲面进行平滑处理以防止阈值突变，得到阈值t2：
t2(x,y)＝avgt0(x+k,y+l)(式5)，
其中，t0为式3求得的各点的阈值；
5)对其进行逐点二值化
①如果
f(x,y)>(1+a)×ts,则b(x,y)＝255(式6)，
f(x,y)<(1-a)×ts,则b(x,y)＝0(式7)，
其中a是可调系数，可取0.4～0.6之间，b是求得的坐标灰度值；
②如果t1≥ats，f(x,y)≥t2＝255，则b(x,y)＜t2＝0，
若t1＜at,则b(x,y)＝0。
进一步的，本发明方法还包括：步骤s5、再通过判断前后图像帧的动态特性，得出装置的动静状态，经过角度叠加的计算得出装置转过的角度。
本发明还提供一小型无人机，采用高清相机采集图像，通过执行上述本发明的方法，结合图像处理、融合运算的技术实现角度测量和导航。
本发明具有如下优点：本发明主要是采用特征块的提取，结合新型改进的bernsen二值化图像处理方法得到特征轮廓，并提取最佳两个质心点求出斜率，通过前后或动静两帧的斜率差得到角度的方法；此方法解决了以往图像处理过程中的光照不均，计算量大，成本高等问题，并且还可结合mems等陀螺检测实现更高精度，解决外围磁力干扰等问题；摄像头要求不高，普通高清摄像机即可，成本低廉。
附图说明
下面参照附图结合实施例对本发明作进一步的说明。
图1为本发明方法执行流程图。
具体实施方式
请参阅图1所示，本发明的基于改进型图像处理的角度识别方法，包括：
步骤s1、将摄像机采集到的图像进行预处理；所述预处理包括灰度处理和高斯滤波处理，对灰度化的图像进行简单的高斯滤波处理，可使其曲线更加平滑；
所述灰度处理的公式是：
f(i,j)＝0.30r(i,j)+0.59g(i,j)+0.11b(i,j)式(1)，
其中，f(i,j)为得到当前坐标的灰度值，(i,j)为当前位置的坐标，r,g,b分别为图像像素上的三元素；
所述高斯滤波处理的公式是：
该公式是简单的高斯函数(正态分布函数)其中，h(x,y)表示坐标为(x，y)点的权重；x，y则是坐标(x，y)的横纵坐标，e为自然对数的底数，是常数,σ为标准差。
步骤s2、将预处理后的图像进行二值化处理，得到特征二值化信息；
所述二值化处理为改进bernsen二值化图像处理，一般的bernsen二值化处理图像计算量大，且外部的光照变化会对其有一定的干扰，为使其户外更加适应，本发明改进了其逐点二值化的部分算法，使其计算量有所降低，并适应一定的户外光照变化，提高了角度检测的稳定性。在计算得到特征块的位置后，通过改进bernsen二值化处理图片，得出较明显的特征二值化信息。
其具体过程是：
1)首先算出一个阈值ts,ts满足
2)计算图像上各点的阈值：
t0(x,y)＝0.5×(maxf(x+k,y+l)+minf(x+k,y+l))(式3)，
其中，l、k，是以坐标(x,y)为中心的窗口长宽的一半；
3)为避免为阴影及轮廓断裂现象的产生，引入阈值t1，来确定局部窗口内极大值与极小值的变化：
t1(x,y)＝(maxf(x+k,y+l)-minf(x+k,y+l))(式4)，
4)对各点的阈值采用平均值的滤波方法对曲面进行平滑处理以防止阈值突变，得到阈值t2：
t2(x,y)＝avgt0(x+k,y+l)(式5)，
其中，t0为式3求得的各点的阈值；
5)对其进行逐点二值化
逐点二值化是改进bernsen与bernsen主要的区别，目的是为了寻找最优特征轮廓，而一般的bernsen方法对于细微的裂纹也有要求，计算量增加不少，为此为了实用的需求，本发明改进其计算方法，达到了快速实用的效果：
①如果
f(x,y)>(1+a)×ts,则b(x,y)＝255(式6)，
f(x,y)<(1-a)×ts,则b(x,y)＝0(式7)，
其中a是可调系数，可取0.4～0.6之间，b是求得的坐标灰度值；
②如果t1≥ats，f(x,y)≥t2＝255，则b(x,y)＜t2＝0，
若t1＜at,则b(x,y)＝0。
步骤s3、通过特征二值化信得到其图像的轮廓，寻找每帧图像轮廓最优的两个质心，得到两个质心坐标，对求得的每帧质心点坐标a0(x0,y0),b0(x1,y1)；
步骤s4、通过所述两个质心的坐标求得其斜率ks，把相邻两帧的斜率差求出即得到其转过的角度。
步骤s5、再通过判断前后图像帧的动态特性，得出装置如机器或小型无人机的动静状态，经过角度叠加的计算得出该装置转过的角度。
本发明还提供一小型无人机，采用高清相机采集图像，通过执行上述本发明的方法，结合图像处理、融合运算的技术实现角度测量和导航，方法请参阅上面详细描述，此处不再赘述。
虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是熟悉本技术领域的技术人员应当理解，我们所描述的具体的实施例只是说明性的，而不是用于对本发明的范围的限定，熟悉本领域的技术人员在依照本发明的精神所作的等效的修饰以及变化，都应当涵盖在本发明的权利要求所保护的范围内。