br>[0049] Χο,Υο,Ζο为图像的投影中心的地面坐标；
[0050] ai = cos Φ · cos κ
[0051] a2 = cos ω · sin κ+sin ω · sin Φ · cos κ
[0052] a3 = sin ω · sin κ-cos ω · sin Φ · sin κ；
[0053] bi = -cos Φ · sin κ；
[0054] b2 = cos ω · cos κ-sin ω · sin Φ · sin κ
[0055] b3 = sin ω · sin κ+cos ω · sin Φ · sin κ
[0056] ci = sin Φ ;
[0057] C2 = _sin ω · cos Φ ；
[0058] C3 = cos ω · cos Φ
[0059] 其中,，ω，κ为摄影轴的姿态角，分别为摄像设备轴绕空间坐标系的y轴的旋角， 绕空间坐标系的X轴的旋角，绕空间坐标系的z轴的旋角。
[0060] 将（1)式进行变换得：
[0062] S04:从图像中选取三个控制像点，其平面坐标分别为(Xi，yi)，（X2，y2)，（X3，y3)，并 从DEM模型中取出这三个控制像点对应的物点的大地坐标(Xi，Yi，Zi)，（X2，Y2，Z 2)，（X3，Y3， Ζ3)将值代入(2)式，共得六方程组，共有六个未知数Χο，Υο，Ζο，供，ω，κ方程组精确求得Χ〇，Υ〇， Ζ〇，，ω、κ的值，而后代入(2)式得到定位图像中包含目标每一个像点的大地坐标。
[0063] S05:将校正的图像平面坐标系转换到图像像素坐标系得到图像Α，即左上角的坐 标为(〇，〇)，图像像素坐标系中任一点像素的坐标为（i，j)，像素值为Vi, j，并将该图像保存 到数组V中，其中数组V表示为：
[0065] 式中，l<i<m，l<j<n
[0066] 图5是本发明提供的检测被定位目标的轮廓的边缘的过程的流程图，如图5所示， 选取被定位目标的轮廓的边缘包括：
[0067] S01:对图像进行滤波，其具体包括如下过程：即用数组V中非边缘的每个元素用 (5)式代替得到数组P，用数组P显示图像即得到增强的图像C，其中数组f表示为：
[0074] 上式中，α，β为常数，由经验值确定。
[0075] S02:提取各像素的结构信息，即对上步的图像进行1阶微分滤波，计算各像素的梯 度强度，本发明使用索贝尔(sobel)滤波器，具体地包括：
[0076] (1)利用下式求得各像素的横向的亮度差分值，即梯度强度的横向成份：
[0078] (2)利用下式求得各像素的纵向的亮度差分值，即梯度强度的纵向成份：
[0080] (3)利用下式求得各像素的梯度强度：
[0082] (4)利用下式求得各像素的梯度方向：
[0084] S03:根据各像素的梯度变化方向0i,」，从梯度变化方向相同的区域即梯度范围中 检测梯度强度的突变的位置。据此，可提取目标轮廓线边缘(宽度是1像素的边缘）。
[0085] S04:选择轮廓边缘：即目标轮廓线边缘上的像素值赋值为1，其它区域的像素值赋 值为〇得到被定位目标的边缘图像，该轮廓边缘存在断续。
[0086] 图6是本发明提供的被定位目标的轮廓的边缘的连接过程的流程图，如图6所示， 本发明提供的被定位目标的轮廓的边缘的连接过程包括如下步骤：
[0087] S01:检测边缘线上的端点，具体条件为:将边缘线上的任一像素周围的八个像素 的值相加，如果等于1;或者，将边缘线上的任一像素周围的八个像素的值相加，如果等于2， 且该像素周围的八像素中的每两个相邻的像素值相乘，而后再求和为1，则该像素为端点， 否则不是端点。
[0088] S02:从端点上选择端点对，使一个轮廓边缘的一端点作为源端点，从其他轮廓边 缘的端点中选择至少一个作为连接对象的目的端点，源端点和目的端点组合作为端点对。 在选择端点对时以目地端点与连接源端点之间的距离以及源端点的梯度变化方向等用作 参数。
[0089] S03:根据端点对生成连接线，本发明中以端点对作为控制点，构造曲线以对轮廓 中的断点进行修复形成完整的轮廓边缘，而后根据轮廓边缘确定目标的长和宽。
[0090] 本发明提供的无人机目标跟踪方法可以作成一种系统，所述系统包括不同软件模 块。软件模块可以包括实现上述方法的任何或全部组件。在实施例中，软件模块包括图像校 正模块(单元）、轮廓边缘检测模块(单元)和边缘断点连接模块(单元），这些模块可以在一 个或多个硬件处理器上运行。然后可以使用所述系统的不同软件模块执行所述方法步骤。
[0091] 此外，本发明提供的方法可以用计算机可用程序代码的计算机程序来实现，计算 机可用程序代码被存储在数据处理系统内的计算机可读存储介质中，并且计算机可用程序 代码通过网络从远程数据处理系统下载。此外，在本发明的实施例中，计算机程序可以包括 被存储在服务站数据处理系统内的计算机可读存储介质中的计算机可用程序代码，计算机 可用程序代码通过网络下载到远程数据处理系统，以便在远程系统的计算机可读存储介质 中使用。
[0092]所属技术领域的技术人员知道，本发明的各个方面可以实现为系统或者方法。因 此，本发明的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实 施方式(包括固件、驻留软件、微代码等），或软件和硬件方面结合的实施方式，这里可以统 称为"模块"或"系统"。
[0093]本发明的实施例可以以装置的形式实现，所述装置包括存储器和至少一个处理 器，所述至少一个处理器耦合到所述存储器并可操作以执行示例性方法步骤。
[0094]虽然以上已结合附图对按照本发明目的的构思和实例作了详尽说明，但本领域技 术人员应当认识到，在没有脱离本发明构思的前提下，任何基于本发明作出的改进和变换 仍然属于本发明保护范围内的内容。
【主权项】
1. 一种无人机影像数据实时处理方法，包括W下步骤： SOI:利用机载摄像设备获取地面目标的图像； S02:利用无人机载定位系统获取无人机的位置数据； S03:地面站对无人机获取的地面目标的图像及无人机的位置数据处理W得到目标的 位置。2. 根据权利要求1所述的无人机影像数据实时处理方方法，其特征在于，地面站对无人 机获取的地面目标的图像处理包括： S03.1将获取的地面标的图像由平面坐标系转换到像素坐标系，并将像素坐标系中的 图像数据保存到数组V中，数组V表示为：壬ζ中，1 <i<m，l<j<n S03.2数组V中非边缘的每个元素（i，j)的值用代替得到数组F，用数组F显示图像即 得到增强的图像，其中数组戸表示为：上式中，α，β为常数。
【专利摘要】本发明提供一种无人机影像数据实时处理方法，属于信息处理技术领域。无人机影像数据实时处理方法包括：利用机载摄像设备获取地面目标的图像；利用无人机载定位系统获取无人机的位置数据；地面站对无人机获取的地面目标的图像及无人机的位置数据处理以得到目标的位置。本发明提供的方法通过对无人机获取的图像进行滤波，大大增强了图像边缘的清晰度，从而提高了定位精度。
【IPC分类】G06T7/40, G06T7/00
【公开号】CN105551043
【申请号】CN201510940764
【发明人】伍可炳, 李刚, 王超
【申请人】北京猎鹰无人机科技有限公司
【公开日】2016年5月4日
【申请日】2015年12月17日