一种基于视觉注意机制的彩色着舰合作目标检测方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于视觉导航技术领域，尤其是设及一种基于视觉注意机制的彩色着舰合 作目标检测方法。
【背景技术】
[0002] 视觉相对导航W其自主性强、无源、引导精度高等优点，使得基于视觉引导无人机 着舰技术成为国内外一个重要研究领域。并且，利用计算机视觉技术引导无人机自主着舰 是国内外一个研究热点。其中，对着舰合作目标进行准确检测是无人机利用视觉进行着舰 相对导航的一个关键步骤。国内外很多研究机构都对此项工作展开了研究，如国外的加州 伯克利分校、南加州大学、佛罗里达大学等，国内的西工大、北航、南航W及清华大学等。研 究中，研究人员往往选择合作目标的颜色与背景差异较大，W便于检测；然后，根据所设计 合作目标的颜色特征设置一个固定阔值，认为不满足阔值条件的是非合作目标，满足阔值 条件的是候选合作目标；再通过一些约束条件（如形状约束等）从候选合作目标中识别 出所要的合作目标。然而当光线变化W及无人机着降过程中获取的目标图像存在尺度、角 度崎变等情况，利用固定阔值的方法往往会检测出很多非合作目标或是无法检测出合作目 标，造成后续图像处理算法难度增大，鲁棒性差。
[0003] 视觉注意实质上是一种生物机制，运种机制能够从外界复杂的环境中选出重要的 和所需要关注的信息，逐步排除相对不重要的信息，通过运种方式能够将十分复杂的外界 视觉场景进行简化和分解，进而在接下来对重要的信息进行进一步处理。运种机制的优势 在于它能够使得我们在十分复杂的外界视觉场景环境中，可W十分迅速的注意所需要关注 的重要的信息和物体。因而，需设计一种方法步骤简单、设计合理且实现方便、使用效果好 的基于视觉注意机制的彩色着舰合作目标检测方法，能在光线发生变化W及合作目标图像 存在大尺度、角度崎变情况下实现合作目标的精确、鲁棒检测，检测精度高、抗干扰能力强、 实时性好且易于实现。
【发明内容】
[0004] 本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种基于视觉 注意机制的彩色着舰合作目标检测方法，其方法步骤简单、设计合理且实现方便、检测精度 高、使用效果好，能在光线发生变化W及合作目标图像存在大尺度、角度崎变情况下实现合 作目标的精确、鲁棒检测。
[0005] 为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种基于视觉注意机制的彩色 着舰合作目标检测方法，其特征在于该方法包括W下步骤：
[0006] 步骤一、着舰区域图像获取：采用图像采集设备且按照预先设计的采样频率，获取 着舰区域的图像，并将所获取图像同步传送至处理器进行处理；所获取图像中包含彩色着 舰合作目标的图像；所述图像采集设备与所述处理器相接；
[0007] 所述彩色着舰合作目标由红色矩形背板和位于红色矩形背板上的绿色H形目标 与绿色正=角形目标组成，所述绿色正=角形目标位于所述绿色H形目标一侧；所述绿色H形目标为涂覆于红色矩形背板上的绿色H形涂层、放置于红色矩形背板上的绿色H形板或 平铺在红色矩形背板上的绿色H形平铺层，所述绿色正=角形目标为涂覆于红色矩形背板 上的绿色正=角形涂层、放置于红色矩形背板上的绿色正=角形板或平铺在红色矩形背板 上的绿色正=角形平铺层；
[0008]步骤二、合作目标图像处理：采用所述处理器，同步对步骤一中各采样时刻所获取 的图像分别进行处理，各采样时刻所获取图像的处理方法均相同；对任一个采样时刻所获 取的图像进行处理时，过程如下：
[000引步骤201、图像颜色空间转换：调用图像颜色空间转换模块，将待处理图像由RGB颜色空间转换到CIEL油颜色空间，获得待处理图像的CIEL油颜色空间图像；
[0010] 步骤二、合作目标图像处理：采用所述处理器，同步对步骤一中各采样时刻所获取 的图像分别进行处理，各采样时刻所获取图像的处理方法均相同；对任一个采样时刻所获 取的图像进行处理时，过程如下：
[0011] 步骤201、图像颜色空间转换：调用图像颜色空间转换模块，将待处理图像由RGB 颜色空间转换到CIEL油颜色空间，获得待处理图像的CIEL油颜色空间图像；
[0012] 步骤202、基于显著性区域的图像分割：调用图像分割模块，先从步骤201中所述 CIEL油颜色空间图像中提取出a通道图像，再对提取出的a通道图像进行图像显著性检 巧。，并检测出所提取a通道图像中的多个图像显著性区域；再根据所检测出的多个所述图 像显著性区域，对所提取a通道图像进行图像分割，获得候选合作目标图像；
[0013] 所述候选合作目标图像中包括多个候选合作目标的图像区域，多个所述候选合作 目标的图像区域分别与多个所述图像显著性区域一一对应；
[0014] 步骤203、基于=重约束的合作目标检测：调用=重约束检测模块，从步骤202中 所述候选合作目标图像中识别出所述彩色着舰合作目标的图像，包括W下步骤：
[0015] 步骤2031、尺寸约束：调用尺寸约束模块，且根据步骤一中所述彩色着舰合作目 标的实际尺寸，计算出所述彩色着舰合作目标的图像面积和图像外接圆半径radius;
[0016] 步骤2032、颜色约束：调用颜色约束模块，先从步骤202中所述候选合作目标图像 中，找出多个所述候选合作目标的图像区域；再分别W各候选合作目标的图像区域的几何 中屯、点为圆屯、且WR为半径截取多个圆形图像区域，并对多个所述圆形图像区域的显著值 均值分别进行计算；按照显著值均值从大到小的顺序，对多个所述圆形图像区域进行排序， 并将排序后的前N个所述圆形图像区域均作为待识别图像区域；
[0017]其中，R= (1 ~1. 1)Xradius;N为正整数且N= 2 ~5;
[0018] 步骤2033、形状约束：调用化矩计算模块，分别计算出步骤2032中N个所述待识 别图像区域的屯个不变矩特征；再结合预先计算得出的所述彩色着舰合作目标的化矩参 考值，从N个所述待识别图像区域中找出所述彩色着舰合作目标的图像；
[0019] 所述化矩参考值为采用所述图像采集设备获取所述彩色着舰合作目标的图像， 并调用所述化矩计算模块计算得出的所获取图像的屯个不变矩特征。
[0020] 上述一种基于视觉注意机制的彩色着舰合作目标检测方法，其特征是：步骤一中 所述绿色正=角形目标位于所述绿色H形目标的斜下方。
[0021] 上述一种基于视觉注意机制的彩色着舰合作目标检测方法，其特征是：步骤 201中进行图像颜色空间转换时，根据公式
，进行计算；公 式（1)中，^ 3和6分别为转换后的CIEL油颜色空间图像中对应S个通道的灰度值；
其中函数
e为 自变量；R、G和B分别为转换前的RGB颜色空间图像中红色、绿色和蓝色的灰度值。
[0022] 上述一种基于视觉注意机制的彩色着舰合作目标检测方法，其特征是：步骤201 中所提取a通道图像记作I(U，V);
[0023] 步骤202中进行基于显著性区域的图像分割时，包括W下步骤：
[0024] 步骤2021、幅值谱和相位谱求取：对所提取a通道图像I(U，V)进行二维离散傅里 叶变换，得到所提取a通道图像1(11，V)的幅值谱A(f)和相位谱P(f)，并求取幅值谱A(f) 的log谱L(f);其中，A讯=|F[Ia(u，v)]I，巧/)=例:巧4賊，約])，L(f) =ln(A(f)) ;F[] 为二维离散傅里叶变换，II为求取幅值，抑）为求取相位；
[00巧]步骤2022、谱残差计算：根据公式R讯=L讯-h"(f)*L讯似，求取所提取a通道图像I(u，v)的谱残差R(f);公式似中，*为卷积，h。讯为一个nXn的方阵且
其中，n为正整数且n> 3 ;
[0026]步骤2023、显著图生成：根据公式S(x) =|Fi[exp(R(f)+P(f))]2| (3)，生成所 提取a通道图像I(u，v)的显著图S(x);公式（3)中，Fi□为求取二维离散傅里叶逆变换；
[0027] 步骤2024、候选合作目标图像确定：根据公式
对显著图S(x)进行图像分割，获得候选合作目标 图像〇(x);公式（4)中，Thresh为图像分割判断阔值且化resh=cXE(S(x))，E〇为求取 均值；其中c= 2~3。
[0028] 上述一种基于视觉注意机制的彩色着舰合作目标检测方法，其特征是：步骤2022 中所述的n= 3 ;步骤2024中所述候选合作目标图像0(x)中标记为"255"的区域为候选 合作目标的图像区域，标记为"0"的区域为背景。
[0029] 上述一种基于视觉注意机制的彩色着舰合作目标检测方法，其特征是：步骤一中 所述彩色着舰合作目标为无人机的着舰合作目标；所述图像采集设备和所述处理器均安装 在所述无人机上；
[0030] 所述无人机上还安装有对所述图像采集设备与所述彩色着舰合作目标之间的距 离进行测量的机载测距装置，所述机载测距装置与所述处理器相接。
[0031] 上述一种基于视觉注意机制的彩色着舰合作目标检测方法，其特征是：步骤2031 中进行尺寸约束时，根据所述机载测距装置测量出的所述图像采集设备与所述彩色着舰 合作目标之间的距离D，并根据小孔成像原理推算出所述彩色着舰合作目标的图像面积 cirS，cirS=U XV'；其中，所述彩色着舰合作目标的图像面积cirS为所述彩色着舰合作 目标在步骤一中所获取图像中所占的面积，U和V'分别为所述彩色着舰合作目标的图像 中沿横坐标轴和纵坐标轴上的像素个数；
[0032] 根据小孔成像原理对所述彩色着舰合作目标的图像面积CirS进行推算时，按照 公式
，计算得出U