CN105825515A - 一种用于自主空中加油的加油锥套图像检测定位方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于自主空中加油的加油锥套图像检测定位方法，属于计算机图像处理的技术领域。所述检测定位方法，仅利用加油锥套自身内部圆形加油口特征，通过对二值图像进行数学形态学操作，快速剔除锥套图像中内部黑色圆形加油口周边干扰，而后在轮廓提取的基础上，利用近圆形状条件快速获得候选的近圆形轮廓，最后选用对数圆形度最大的候选解作为锥套图像检测定位结果。该方法计算过程简单，可快速检测定位锥套图像位置和区域。

Description

一种用于自主空中加油的加油锥套图像检测定位方法

技术领域

本发明公开了一种用于自主空中加油的加油锥套图像检测定位方法，属于计算机图像处理的技术领域。

背景技术

现有的大多数自主空中加油视觉导航方法常采用特殊的光学标记安装在加油锥套上，包括LED光标、人工特殊颜色标记等。如美国自主空中加油项目(AAR,AerialAutonomousRefueling)中就使用了一套VisNav系统，该VisNav系统就需要在加油锥套上安装多个LED光标，而后利用半导体位置探测器PSD进行图像定位(见董新民，徐跃鉴，陈博，《自动空中加油技术研究进展与关键问题》，《空军工程大学学报(自然科学版)》，2008(12)，9(6)：1-5)。另外，国内空军工程大学的王旭峰等建立了自主空中加油的一个视觉相对导航半物理地面试验平台，并在加油锥套断面区域加装了红色标识环带，以增强特征区域与背景图像的对比度，从而可通过色彩识别获得图像定位信息(见王旭峰，董新民，孔星炜，《机器视觉辅助的插头锥套式无人机自主空中加油仿真》，《科学技术与工程》，2013(6)，13(18)：5245-5250)。

上述这些方法要求加油锥套安装额外的光学标记，特别是需要供电的LED光标提高了空中加油操作的风险。因此一种不依靠额外标记、仅利用加油锥套本身特征的AAR视觉方法就具有更好的通用性、便利性和安全性。

通过对加油锥套形状特征的分析，可知其内部加油口为圆形的，半径约为13cm，成像后在图像中呈现明显的黑色圆块或近圆形椭圆块，因此利用这一明显的自身形状特征可降低图像定位处理的计算量。随着无人机的发展，自主空中加油的需求也就越来越迫切，而不依靠额外光学标记的自主空中加油视觉导航方法具有较高的通用性和便利性，特别是基于加油锥套内部圆形加油口的计算机视觉方法特征明显，图像处理速度快，本方案即是基于前述思路而产生的。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于克服现有自主空中加油方法中需要安装额外光学标记的不足、额外的带电装置带来更高的空中加油危险性等，从仅依赖加油锥套自身特征出发，提供了一种用于自主空中加油的加油锥套图像检测定位方法，利用数学形态学方法快速剔除锥套图像中内部黑色圆形加油口周边的伞骨、软管等干扰，而后通过轮廓提取和近圆形状条件判断获得锥套内部加油口所在的图像区域。

本发明为实现上述发明目的采用如下技术方案：

一种用于自主空中加油的加油锥套图像检测定位方法，包括如下步骤：

A、对待检测的锥套灰度图像进行反向二值化处理；

B、采用加油锥套自身内部圆形加油口特征对反向二值化处理后的图像进行数学形态学操作，获取剔除了圆形加油口周边干扰的二值图像；

C、对步骤B获取的二值图像进行轮廓提取获得外围轮廓，各外围轮廓上点的集合构成外围轮廓边缘点集；

D、对各轮廓围成的面积降序排列，筛选出小于轮廓面积阈值的外围轮廓，将筛选出的外围轮廓上点的集合从外围轮廓边缘点集中剔除；

E、对筛选留下的外围轮廓进行近圆形状判断，保留所有满足近圆形状判断条件的候选目标轮廓，所述近圆形判断条件包括：区域范围条件、圆形度条件、最小二乘椭圆拟合条件；

F、记录各候选目标轮廓的椭圆拟合参数并计算各拟合椭圆的对数圆形度，选择对数圆形度最大的候选目标轮廓作为锥套内部加油口的最终图像定位结果。

作为所述一种用于自主空中加油的加油锥套图像检测定位方法的进一步优化方案，步骤A采用表达式：对待检测的锥套灰度图像进行反向二值化处理，

其中，(x,y)表示图像像素坐标，B₁(x,y)表示反向二值化处理后图像在(x,y)位置的像素灰度值，D_origin(x,y)表示待检测锥套灰度图像在(x,y)位置的像素灰度值，T₁表示反向二值化处理的阈值。

进一步的，所述一种用于自主空中加油的加油锥套图像检测定位方法，步骤B中采用加油锥套自身内部圆形加油口特征对反向二值化处理后的图像进行数学形态学操作，具体为：采用半径为r的圆盘形状结构元素D_r对反向二值化处理后图像进行数学形态学开操作。

再进一步的，所述一种用于自主空中加油的加油锥套图像检测定位方法的步骤E中：

所述区域范围条件为：(x_d＞T₃)&(y_d＞T₃)&(y_d＞T₄·x_d)&(x_d＞T₄·y_d)，

所述圆形度条件为：

所述最小二乘椭圆拟合条件为：{2a＞T₃}&{2b＞T₃}&{a＞T₄·b}&{b＞T₄·a}且

其中，(x_k1,y_k1)、(x_k2,y_k2)、……、分别为第k个候选目标轮廓上第1、第2、……、第n_k个点的像素坐标，T₃为区域范围阈值，T₄为区域比例阈值，&表示逻辑与操作，s_k和l_k分别为为第k个候选目标轮廓的面积和周长，T₅为圆形度阈值，(a,b)为拟合椭圆的长短半轴，为集合的平均值和标准差，T₆为拟合误差均值阈值，T₇为拟合误差标准差阈值，(x_c,y_c)为拟合椭圆的中心点坐标，θ为拟合椭圆的旋转角度。

更进一步的，所述一种用于自主空中加油的加油锥套图像检测定位方法，步骤F中计算拟合椭圆对数圆形度f(a,b)的表达式为：

本发明采用上述技术方案，具有以下有益效果：

(1)不需要在加油锥套上额外安装光学标记，仅利用加油锥套自身特征，具有更好的通用性、便利性和安全性；

(2)本方法针对锥套图像的二值图像操作，并利用数学形态学方法快速剔除锥套内部加油口周边干扰，通过轮廓形状判断是否为目标所在轮廓。该方法思路清晰，计算过程简单，可快速检测定位锥套图像位置和区域。

附图说明

图1为本发明方法的计算流程图；

图2为采集的原始锥套彩色图像；

图3为锥套图像二值化后的二值图像；

图4为形态学开操作后的锥套二值图像；

图5为剔除小面积轮廓后的轮廓提取结果；

图6为最终的锥套内部加油口图像检测定位结果。

具体实施方式

下面结合附图对发明的技术方案进行详细说明。

一种用于自主空中加油的锥套图像检测定位方法，仅利用加油锥套自身内部圆形加油口特征，通过对二值图像进行数学形态学操作，快速剔除锥套图像中内部黑色圆形加油口周边干扰，而后在轮廓提取的基础上，利用近圆形状条件快速获得候选的近圆形轮廓，最后选用对数圆形度最大的候选解作为锥套图像检测定位结果。具体流图如图1所示，包括以下步骤：

步骤1、载入待检测的锥套灰度图像D_origin，采用阈值T₁对图像D_origin反向二值化，获得二值图像B₁。具体变换过程如下：

$B_1(x,y)=\left\{\begin{array}{cc}0& D_{origin}(x,y)>T_1\\ 1& D_{origin}(x,y)\≤T_1\end{array}\right.---\left(1\right),$

式中，T₁表示反向二值化处理的阈值，(x,y)表示图像像素坐标，D_origin(x,y)和B₁(x,y)分别表示待检测锥套灰度图像D_origin和反向二值化处理后图像B₁在位置(x,y)处的像素灰度值。

步骤2、采用半径为r的圆盘形状结构元素D_r对图像B₁进行数学形态学开操作，获得剔除了锥套图像中内部黑色圆形加油口周边的伞骨、软管等干扰的二值图像B₂。

步骤3、对图像B₂进行轮廓提取操作，获得外围轮廓边缘点集其中N₁表示轮廓个数，C_k(k＝1,2,...,N₁)表示各个轮廓上点的集合，可表示为式中n_k表示轮廓边缘点个数。

步骤4、统计轮廓边缘点集C中各个轮廓的面积，记轮廓C_k的面积为s_k。对序列{s₁,s₂,...,s_N1}进行降序排列，并剔除掉面积小于T₂(轮廓面积阈值)的轮廓，T₂的选取范围为60～200，最终获得面积从大到小的轮廓编号，记为满足下式：

$s_{d_1}\≥s_{d_2}\≥...\≥s_m\≥T_2>s_{m+1}\≥...\≥s_{d_{N_1}}---\left(2\right).$

步骤5、依次对编号集合d＝{d₁,d₂,...,d_m}中的每个轮廓进行近圆形状判断，保留所有满足近圆形状判断条件的候选目标轮廓。

步骤501、候选目标轮廓必须满足如下区域范围条件：

对编号为d_j＝k,j＝1,2,...,m的轮廓进行近圆形状判断，轮廓点集记为计算轮廓点集图像坐标的范围(x_d,y_d)如下：

$\begin{array}{c}{x}_d=\max \{x_{k1},x_{k2},\mathrm{...},x_{{\mathrm{kn}}_k}\}-\min \{x_{k1},x_{k2},\mathrm{...},x_{{\mathrm{kn}}_k}\}\\ y_d=\max \{y_{k1},y_{k2},\mathrm{...},y_{{\mathrm{kn}}_k}\}-\min \{y_{k1},y_{k2},\mathrm{...},y_{{\mathrm{kn}}_k}\}\end{array}---\left(3\right),$

区域范围条件为：

(x_d＞T₃)&(y_d＞T₃)&(y_d＞T₄·x_d)&(x_d＞T₄·y_d)(4)，

式(4)中，T₃为区域范围阈值，T₄为区域比例阈值，&表示逻辑与操作，T₃选取范围为7～15，T₄选取范围为0.5～0.95。

步骤502、候选目标轮廓必须满足如下圆形度条件：

$\frac{4{\mathrm{\πs}}_k}{l_k^2}>T_5---\left(5\right),$

式中，T₅为圆形度阈值，T₅选取范围为0.60～0.95，l_k为第k个候选目标轮廓的周长。

步骤503、候选目标轮廓必须满足如下最小二乘椭圆拟合条件：

(1)最小二乘椭圆拟合：采用最小二乘法对点集进行椭圆拟合，拟合结果记为(x_c,y_c,a,b,θ)，其中(x_c,y_c)为椭圆中心点坐标，(a,b)为椭圆长短半轴，θ为椭圆旋转角度。

(2)椭圆大小范围判断：候选目标轮廓必须满足如下条件：

{2a＞T₃}&{2b＞T₃}&{a＞T₄·b}&{b＞T₄·a}(6)，

(3)拟合距离误差判断：计算点集到拟合椭圆的距离误差e_i如下：

$e_i=\sqrt{ab}\·(\sqrt{{e_{xi}}^2+{e_{yi}}^2}-1),i=1,2,...,n_k---\left(7\right),$

式(7)中，(e_xi,e_yi)为规范化椭圆点坐标，可按下式计算：

$\{\begin{array}{c}{e}_{xi}=\frac{\cos \mathrm{\θ}}{a}(x_{ki}-x_c)+\frac{\sin \mathrm{\θ}}{a}(y_{ki}-y_c)\\ e_{yi}=-\frac{\sin \mathrm{\θ}}{b}(x_{ki}-x_c)+\frac{\cos \mathrm{\θ}}{b}(y_{ki}-y_c)\end{array},i=1,2,\mathrm{...},n_k---\left(8\right),$

候选目标轮廓必须满足如下条件：

式(9)中，T₆为拟合误差均值阈值，T₇为拟合误差标准差阈值，为集合的平均值和标准差，T₆选取范围为0.01～0.10，T₇选取范围为0.01～0.10。

步骤6、记录满足上述条件的候选区域的椭圆拟合参数，并计算椭圆的对数圆形度选择对数圆形度最大的候选解作为锥套内部加油口的最终图像定位结果。

图2为采集的原始锥套彩色图像，像素个数为640×480。转换为灰度图像后，采用本发明方法对锥套灰度图像进行处理，设置相关参数如下：

T₁＝75,r＝3,T₂＝160,T₃＝9,T₄＝0.707,T₅＝0.65,T₆＝0.05,T₇＝0.03

图3为锥套图像二值化后的二值图像，可以明显看出内部加油口周边存在伞骨、背景等干扰；图4为形态学开操作后的锥套二值图像，锥套加油口周边干扰与加油口区域已经隔离；图5为剔除小面积轮廓后的轮廓提取结果；图6为最终的锥套内部加油口图像检测定位结果，可以看出检测定位结果与锥套内部圆形加油口基本重合。上述结果验证了本发明方法的正确性。

Claims (5)

1.一种用于自主空中加油的加油锥套图像检测定位方法，其特征在于，包括如下步骤：

A、对待检测的锥套灰度图像进行反向二值化处理；

B、采用加油锥套自身内部圆形加油口特征对反向二值化处理后的图像进行数学形态学操作，获取剔除了圆形加油口周边干扰的二值图像；

C、对步骤B获取的二值图像进行轮廓提取获得外围轮廓，各外围轮廓上点的集合构成外围轮廓边缘点集；

D、对各轮廓围成的面积降序排列，筛选出小于轮廓面积阈值的外围轮廓，将筛选出的外围轮廓上点的集合从外围轮廓边缘点集中剔除；

E、对筛选留下的外围轮廓进行近圆形状判断，保留所有满足近圆形状判断条件的候选目标轮廓，所述近圆形判断条件包括：区域范围条件、圆形度条件、最小二乘椭圆拟合条件；

F、记录各候选目标轮廓的椭圆拟合参数并计算各拟合椭圆的对数圆形度，选择对数圆形度最大的候选目标轮廓作为锥套内部加油口的最终图像定位结果。

2.根据权利要求1所述一种用于自主空中加油的加油锥套图像检测定位方法，其特征在于，步骤A采用表达式：对待检测的锥套灰度图像进行反向二值化处理，

其中，(x,y)表示图像像素坐标，B₁(x,y)表示反向二值化处理后图像在(x,y)位置的像素灰度值，D_origin(x,y)表示待检测锥套灰度图像在(x,y)位置的像素灰度值，T₁表示反向二值化处理的阈值。

3.根据权利要求2所述一种用于自主空中加油的加油锥套图像检测定位方法，其特征在于，步骤B中采用加油锥套自身内部圆形加油口特征对反向二值化处理后的图像进行数学形态学操作，具体为：采用半径为r的圆盘形状结构元素D_r对反向二值化处理后图像进行数学形态学开操作。

4.根据权利要求3所述一种用于自主空中加油的加油锥套图像检测定位方法，其特征在于，步骤E中：

所述区域范围条件为：(x_d>T₃)&(y_d>T₃)&(y_d>T₄·x_d)&(x_d>T₄·y_d)，

所述圆形度条件为：

所述最小二乘椭圆拟合条件为：{2a>T₃}&{2b>T₃}&{a>T₄·b}&{b>T₄·a}且

其中， 分别为第k个候选目标轮廓上第1、第2、……、第n_k个点的像素坐标，T₃为区域范围阈值，T₄为区域比例阈值，&表示逻辑与操作，s_k和l_k分别为为第k个候选目标轮廓的面积和周长，T₅为圆形度阈值，(a,b)为拟合椭圆的长短半轴，为集合的平均值和标准差，T₆为拟合误差均值阈值，T₇为拟合误差标准差阈值， (x_c,y_c)为拟合椭圆的中心点坐标，θ为拟合椭圆的旋转角度。

5.根据权利要求4所述一种用于自主空中加油的加油锥套图像检测定位方法，其特征在于，步骤F中计算拟合椭圆对数圆形度f(a,b)的表达式为：