摘 要： 提出了一種在無人機進場著陸段中根據(jù)機器視覺所得的數(shù)字圖像獲取無人機滾轉角的方法。首先對攝像機所獲得圖像進行一系列預處理（中值濾波、邊緣檢測等），然后利用Hough變換獲取圖像中的直線，并根據(jù)其他的約束條件從這些直線中獲得地平線,最后通過最小二乘法獲得無人機滾轉角。
關鍵詞： 滾轉角； 邊緣檢測； Hough變換； 最小二乘法
在無人機進場著陸段的機器視覺導航中，當獲得一幅圖像時，需要對圖像數(shù)據(jù)進行處理，然后對圖像的內容進行分析、理解并從中抽取對無人機著陸有用的信息。通過對某型無人機實際著陸錄像分析，可以看出地平線在圖像中是一個很明顯的特征。根據(jù)地平線在圖像中的位置、角度可以解算出無人機的滾轉角，所以，地平線檢測是用圖像處理的方法獲取無人機滾轉角的重要途徑。
地平線的檢測方法很多，參考文獻[1]提出了一種基于模式識別的地平線檢測算法，但其處理的圖像是彩色圖像，對于灰度圖不適用。參考文獻[2]提出了一種基于圖像紋理的地平線檢測算法。本文提出一種基于邊緣檢測和Hough變換的地平線檢測算法，并在此算法的基礎上求解出無人機滾轉角。
數(shù)字圖像的濾波主要采用兩大類方法：一類方法是在空間域中處理，即在圖像空間中對圖像進行各種處理；另一類方法是對空間圖像進行變化(如經(jīng)過傅里葉變換)，使之在頻率域內進行各種處理，然后再轉換到圖像的空間形成處理后的圖像[3]。第二種方法使用的計算機內存和計算時間的開銷很大，不適于實時系統(tǒng)，因此，本文采用空間域中的中值濾波處理方法。
中值濾波是一種非線性信號處理方法，它在一定的條件下，可以克服線性濾波器如最小均方濾波、平均值濾波等帶來的圖像細節(jié)模糊，而且對濾除脈沖干擾及圖像掃描噪聲最為有效[3]。本文采用3×3的模板窗口，把二維窗口中的數(shù)據(jù)一維化，并采用冒泡法進行排序。之后計算M=median{x11,x12,x13,x21,x22,x23,x31,x32,x33,},并賦值給原來的灰度x22,如圖1所示。
1 圖像的邊緣檢測
圖2所示為攝像機獲得的原始圖像?？梢钥闯龅仄骄€是地面與天空的分界線，因此地平線一定是圖像中的一條邊緣線。在圖像處理中，邊緣檢測[4,5]的方法很多，為了消除噪聲信號對邊緣檢測的影響,選用高斯-拉普拉斯邊緣檢測算子Guass-Laplacian，獲得了較好的效果。
本文使用高斯-拉普拉斯算子卷積核，如圖3所示的5×5大小的模板。
圖2中的圖像經(jīng)過預處理、邊緣算子卷積和二值化處理，得到如圖4所示的二值圖。通過邊緣檢測可以看到圖像中的主要邊緣（地平線、跑道邊緣）已經(jīng)提取出來。
2 清除邊線
從圖4可以看到，圖像的4個邊上存在4條很明顯的直線，這是邊緣檢測算子與圖像卷積產(chǎn)生的必然結果。如果這些直線不清除，在Hough變換檢測直線時這些直線就一定會被檢測出來，而這些直線會對下一步工作產(chǎn)生很大干擾。因此，這些直線必須被清除。清除方法很簡單，可以將圖像的4個邊上的元素都置為255。
3 利用Hough變換提取直線
Hough變換是一種在圖像中檢測直線和曲線的有效方法，直線方程可寫為：ρ=xcosθ+ysinθ，其中?籽表示原點到直線的垂直距離，?茲表示該垂線與X軸的夾角。這樣在X-Y坐標系中的一條直線與ρ-θ坐標系中的一個點(ρ,θ)一一對應。而X-Y坐標系中的一個點(x，y)和?籽-?茲坐標系中的一條正弦曲線一一對應。e-θ坐標系中的多條正弦曲線的交點(?籽,?茲)在X-Y坐標系中是一條直線。下面建立一個計數(shù)數(shù)組：
longDist=(long)(sqrt(lWidth*lWidth+lHeight*lHeight));
long* m_Ipline;
m_Ipline=new long [Dist*180];
其中l(wèi)Width、lHeight分別為圖像的寬度和高度。
將X-Y坐標系中的點映射到ρ-θ坐標系中。從圖5可以看到圖像中不僅僅是地平線，還包括跑道的邊緣線和地面上的一些邊緣線。因此，如果僅從m_Ipline數(shù)組中找出最大的元素是不可能找出地平線的。實驗證明,至少從數(shù)組中找出10個最大元素才能保證得到的直線完全包括地平線,如圖6所示。
4 獲取地平線
從圖6可以看到通過Hough變換得到的直線包括地平線和主、副跑道的邊緣線等?，F(xiàn)在的問題是如何從這些眾多的直線中提取出地平線。在無人機進場著陸段，無人機的滾轉角Φ∈[-10°,10°]，因此可以將上述直線中ρ∈[80°,100°]標識出來。從圖6可以看到，除了地平線，ρ∈[80°,100°]的直線還包括其他一些雜亂的點和線。
為了清除這些雜亂的點和線，根據(jù)圖像在內存中的存儲特點，從圖6可以得到：像素數(shù)組每列中最后一行被標識像素一定是地平線上的像素。算法表示為：
for (i = 0; i < lWidth; i++)
{ for (j = lHeight; j > 0; j--)
{ if(*(lpDIB Bits+j*lLineBytes+3*i)==111)
{ m_temp [j*lLineBytes+i*3]=0;
break;}}}
處理后得到的圖如圖7所示。
對圖7再次使用Hough變換，這樣可以完整地檢測出地平線，如圖8所示。
5 用最小二乘法獲得地平線參數(shù)
一般來說，認為地平線H與圖像坐標系中X軸之間的夾角Φ和無人機的滾轉角Φ是相等的,如圖9所示，具體的證明過程請參照參考文獻[2]。利用Hough變換可以直接讀出無人機的滾轉角,分別為3°、1°和-4°。但是由于在編寫程序時為了運算的快速性,使用的是長整型，因此，所得到的滾轉角誤差較大。所以，可以使用最小二乘法[6,7]來擬合地平線方程,擬合后算得無人機的滾轉角分別為2.645 8°、0.892 4°和-3.254 1°。
地平線檢測算法是本文的關鍵所在。本文先后兩次運用了改進Hough變換提取直線，實驗證明在不過于復雜的著陸場環(huán)境下，該算法可以有效地檢測出地平線，同時利用最小二乘法可以得到滿足無人機著陸要求的飛機滾轉角。
參考文獻
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Washington, D.C., 2002.
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