一种基于图像fft符号信息的无人机自主着陆目标检测方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于图像FFT符号信息的无人机自主着陆目标检测方法，其步骤为：(1)将获得图像Inum由RGB颜色空间转换到LAB颜色空间；(2)进行FFT变换，最终得到图像Inum的FFT处理结果Inum_FFT；(3)对变换后的图像进行符号信息的提取，即对图像Inum_FFT进行符号运算得到符号运算结果Inum_SIGN；(4)将经过符号算子处理过的图像傅里叶反变换回去，得到IFFT处理结果Inum_IFFT；(5)进行高斯卷积平滑，对反变换后的图像进行平滑滤波，得到显著性图Inum_SIG；(6)利用阈值对显著性图进行区域的选取，得到选取后的图像Inum1；(7)对图像Inum1中无人机区域的坐标取平均作为无人机的定位坐标(xnum_out,ynum_out)。本发明具有原理简单、易实现、精确度高等优点。
【专利说明】一种基于图像FFT符号信息的无人机自主着陆目标检测方 法
【技术领域】
[0001] 本发明主要涉及到无人机领域，特指一种基于图像FFT符号信息的无人机自主着 陆目标检测方法。
【背景技术】
[0002] 采用视觉引导的无人机自主着陆技术是无人机自主回收的重要手段。无人机检测 技术在视觉引导技术中起着重要作用。为了实现无人机的自主着陆，需要从地面转台上的 摄像机获得的图像中检测并定位出无人机，如何设计鲁棒性好、检测精度高、实时性强的算 法，是无人机自主降落需要解决的关键问题。
[0003] 由于人眼的视觉注意力机制，使得人类可以很容易的检测出场景中的显著区域从 而迅速的获得有价值的信息。视觉注意算法能够自动预测图像中人类感兴趣的位置，因此 该技术被广泛应用于目标检测、图像分割、视频压缩等领域。目前，一类基于变换域分析的 视觉显著性算法成为了研究的热点。这类算法具有计算方法简单，运算速度快，适合实时检 测的优势，特别是基于DCT的图像签名算法。但由于图像签名算法是基于DCT变换的，DCT 变换的输入数据要求是离散的并且是实偶的。对非严格实偶的数据采用DCT处理会有损 失，由于图像数据并不一定是实偶的，所以使得DCT的使用范围受限。
【发明内容】
[0004] 本发明要解决的技术问题就在于：针对现有技术存在的技术问题，本发明提供一 种原理简单、易实现、精确度高的基于图像FFT符号信息的无人机自主着陆目标检测方法。
[0005] 为解决上述技术问题，本发明采用以下技术方案：
[0006] -种基于图像FFT符号信息的无人机自主着陆目标检测方法，其步骤为：
[0007] (1)将获得图像Inum由RGB颜色空间转换到LAB颜色空间；
[0008] (2)分别对LAB各个通道进行FFT变换，获得相应的幅值谱和相位谱，最终得到图 像1_的FFT处理结果I M FFT ;
[0009] (3)对变换后的图像进行符号信息的提取，即对图像InUffl FFT进行符号运算得到符 号运算结果Inum_sreN ;
[0010] (4)将经过符号算子处理过的图像傅里叶反变换回去，即对符号运算结果图I M srcN的三个通道分别进行离散余弦反变换，得到IFFT处理结果InUffl_IFFT ;
[0011] (5)进行高斯卷积平滑，对反变换后的图像进行平滑滤波\得到显著性图IM Src ;
[0012] (6)利用阈值对显著性图进行区域的选取，得到选取后的图像IM1 ;
[0013] (7)对图像Inuffll中的无人机区域的坐标取平均作为无人机的定位坐标（x M out，ynum-out) ?
[0014] 作为本发明的进一步改进：在所述步骤（2)中，先对获得图像Inuffl的LAB三个通道 分别进行傅里叶变换，然后对三个通道取平均运算：
【权利要求】
1. 一种基于图像FFT符号信息的无人机自主着陆目标检测方法，其特征在于，步骤为： (1) 将获得图像Inum由RGB颜色空间转换到LAB颜色空间； (2) 分别对LAB各个通道进行FFT变换，获得相应的幅值谱和相位谱，最终得到图像Inum 的FFT处理结果Im fft ; (3) 对变换后的图像进行符号信息的提取，即对图像Inmi FFT进行符号运算得到符号运 算结果 Inum_SIGN ; (4) 将经过符号算子处理过的图像傅里叶反变换回去，即对符号运算结果图Im skn的 三个通道分别进行离散余弦反变换，得到IFFT处理结果Inum im ; (5) 进行高斯卷积平滑，对反变换后的图像进行平滑滤波，得到显著性图Inumsrc; (6) 利用阈值对显著性图进行区域的选取，得到选取后的图像Inuml ; (7) 对图像Inmil中的无人机区域的坐标取平均作为无人机的定位坐标（Xnum rat, yM out) 0
2. 根据权利要求1所述的基于图像FFT符号信息的无人机自主着陆目标检测方法，其 特征在于，在所述步骤（2)中，先对获得图像I nmi的LAB三个通道分别进行傅里叶变换，然 后对三个通道取平均运算：
得到图像Inum的FFT处理结果Inum FFT。
3. 根据权利要求1所述的基于图像FFT符号信息的无人机自主着陆目标检测方法，其 特征在于，在所述步骤（3)中，在对对变换后的图像进行符号信息的提取时，符号算子定义 为：
其中，S(u，v)为经过符号算子处理过的图像像素值。
4. 根据权利要求1所述的基于图像FFT符号信息的无人机自主着陆目标检测方法，其 特征在于，在所述步骤（4)中，对符号运算结果图I m skn的三个通道分别进行离散余弦反 变换，得到IFFT处理结果Inum IFFT。
5. 根据权利要求1所述的基于图像FFT符号信息的无人机自主着陆目标检测方法，其 特征在于，在所述步骤（5)中，对Inum imH个通道分别作方差为σ的高斯平滑，得到显著 性图I?_src。
【文档编号】G06K9/46GK104392234SQ201410705737
【公开日】2015年3月4日 申请日期:2014年11月27日 优先权日:2014年11月27日
【发明者】牛轶峰, 沈镒峰, 沈林成 申请人:中国人民解放军国防科学技术大学