一種基于ＯｐｅｎＣＶ的飛機(jī)跑道及地平線檢測(cè)算法

孫　穎　丁慶生　陳　靜

摘 要：討論了Intel開(kāi)源計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)(Open Computer Vision,OpenCV)在圖像處理中的應(yīng)用。跑道識(shí)別是無(wú)人機(jī)著陸圖像導(dǎo)航中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，準(zhǔn)確而實(shí)時(shí)地檢測(cè)出飛機(jī)跑道及地平線對(duì)推動(dòng)無(wú)人機(jī)著陸導(dǎo)航技術(shù)的發(fā)展及減少著陸過(guò)程中的事故起著至關(guān)重要的作用。采用的方法是對(duì)無(wú)人機(jī)航拍采集到的RGB數(shù)字原圖進(jìn)行預(yù)處理之后，在OpenCV平臺(tái)上進(jìn)行Hough變換，從而提取其飛機(jī)跑道邊緣及地平線，并最終成功的在OpenCV上實(shí)現(xiàn)了飛機(jī)跑道及地平線識(shí)別的仿真。實(shí)驗(yàn)證實(shí)了該檢測(cè)算法在無(wú)人機(jī)著陸導(dǎo)航技術(shù)中的可行性。

關(guān)鍵詞：OpenCV;圖像處理;跑道識(shí)別;Hough變換

中圖分類號(hào)：TN919文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：B

文章編號(hào)：1004-373X(2009)03-190-02

Algorithm of Runway and Horizon Recognition Based on OpenCV

SUN Ying,DING Qingsheng,CHEN Jing

(School of Electronic Engineering,University of Electronic Science and Technology of China,Chengdu,610054,China)

Abstract：This paper describes the application of OpenCV in digital image processing.Runway recognition is key technology in the Unmanned Aerial Vehicle(UAV) image navigation landing,it′s extremely important to promote the development of UAV navigation landing and reduce accidents in landing that detecing the runway and horizon fast and accurately.The adopted method is:Hough transformation based on OpenCV after preconditioning the original digital image(RGB image) which derived from the aerophotography,consequently extract the edge of runway and horizon,and finally recognize successfully the runway and horizon based on OpenCV.This experiment prove the algorithm is feasible in the UAV image navigation landing.

Keywords：OpenCV;image processing;runway recognition;Hough transformation

跑道識(shí)別是無(wú)人機(jī)著陸圖像導(dǎo)航中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，對(duì)推動(dòng)無(wú)人機(jī)著陸導(dǎo)航技術(shù)的發(fā)展及減少著陸過(guò)程中的事故起著重要的作用。對(duì)航拍采集到的RGB數(shù)字原圖進(jìn)行預(yù)處理之后，關(guān)鍵技術(shù)是利用Hough變換進(jìn)行直線的提取。這里以飛機(jī)跑道及地平線檢測(cè)算法為例，以O(shè)penCV為平臺(tái)進(jìn)行編程，成功地檢測(cè)出飛機(jī)跑道及地平線，驗(yàn)證了算法的有效性。

1 檢測(cè)原理

Hough變換是Hough在1962年提出的一種形狀匹配技術(shù)，是一種檢測(cè)、定位直線和解析曲線的有效方法。用極坐標(biāo)方程來(lái)表示平面中任意一條直線，即可以用ρ和θ兩個(gè)參數(shù)確定下來(lái)，對(duì)于圖像空間任意點(diǎn)(x,y)，其函數(shù)關(guān)系為：

ρ=xcos θ+ysin θ

其中:ρ為原點(diǎn)到直線的距離(即原點(diǎn)到直線的垂直線的長(zhǎng)度);θ確定了直線的方向(即原點(diǎn)到直線的垂直線與x軸方向的夾角)。x，y與ρ,θ的對(duì)應(yīng)關(guān)系如圖1所示。

如果對(duì)位于同一直線L上的n個(gè)點(diǎn)進(jìn)行上述變換，則原圖像空間n個(gè)點(diǎn)在參數(shù)空間中對(duì)應(yīng)地得到n條正弦曲線，并且這些曲線相交于同一點(diǎn)。

2 檢測(cè)方案

2.1 地平線檢測(cè)

地平線的斜率與跑道的滾轉(zhuǎn)角之間存在對(duì)應(yīng)關(guān)系，因此檢測(cè)出地平線對(duì)飛機(jī)著陸是至關(guān)重要的。地平線是天空和地面的分界線，而天空與地面在亮度上存在明顯差異，所以可以把原圖RGB圖像轉(zhuǎn)換為HSV(色度，飽和度，亮度)圖像。在采用Canny算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)之后，利用Hough變換，在參數(shù)空間取最大的累計(jì)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的(ρ，θ)，將其反變換到圖像空間。但在OpenCV中cvHough Lines2函數(shù)得到的結(jié)果是地平線的點(diǎn)集。所以最后還要采用最小二乘法進(jìn)行直線擬合得到最終的地平線。如圖2~圖4所示。

2.2 跑道檢測(cè)

將采集來(lái)的RGB飛機(jī)跑道原圖轉(zhuǎn)換為灰度圖像，同樣進(jìn)行Canny算子邊緣檢測(cè)及高斯濾波。之后也進(jìn)行Hough變換，但此時(shí)會(huì)得到多條直線，所以需要對(duì)所得到的直線進(jìn)行篩選。篩選的原則：

(1) 跑道直線的長(zhǎng)度，直線長(zhǎng)度太短的小于某定值則不考慮該直線。

(2) 直線與圖4所得地平線之間的夾角進(jìn)行判斷，夾角在一定范圍之外的不予考慮。標(biāo)準(zhǔn)根據(jù)實(shí)際情況設(shè)定。

根據(jù)上述篩選原則，得到最終結(jié)果即為跑道邊緣。

利用OpenCV所提供的圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺(jué)方面的許多通用函數(shù)可以很方便地實(shí)現(xiàn)上述算法。

3 OpenCV仿真結(jié)果

根據(jù)以上的方案，最終檢測(cè)結(jié)果如圖5所示。整個(gè)算法使用C語(yǔ)言編程，在OpenCV的軟件開(kāi)發(fā)平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了飛機(jī)跑道及地平線識(shí)別。

由圖5所示，飛機(jī)跑道的RGB原圖的地平線及跑道被成功地提取。

4 結(jié) 語(yǔ)

通過(guò)對(duì)圖像處理進(jìn)行研究，合理編寫了飛機(jī)跑道及地平線檢測(cè)算法，成功在OpenCV環(huán)境下進(jìn)行仿真。并且當(dāng)采用非同類圖片時(shí)，地平線識(shí)別效果也很好。但是也存在問(wèn)題，即在跑道識(shí)別當(dāng)中，篩選之后仍然存在幾條直線的重疊的問(wèn)題，這還要進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化。

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作者簡(jiǎn)介 孫 穎 女，1984年出生，江西吉安人，碩士研究生。主要研究方向?yàn)閿?shù)字圖像處理。

丁慶生 男，1951年出生，四川成都人，副教授，博士。主要研究方向?yàn)閿?shù)字圖像處理。

陳 靜 女，1982年出生，四川威遠(yuǎn)人，電子科技大學(xué)信號(hào)與信息處理專業(yè)研究生。