無人機(jī)視覺著陸中的模糊圖像恢復(fù)和位姿估計(jì)技術(shù)研究.pdf

1、為了實(shí)現(xiàn)無人機(jī)自主精確著陸，本課題組提出了基于合作目標(biāo)和計(jì)算機(jī)視覺的無人機(jī)自主著陸導(dǎo)引技術(shù)。由于機(jī)載視覺系統(tǒng)處于一個(gè)運(yùn)動(dòng)平臺(tái)上，會(huì)使拍攝的圖像存在運(yùn)動(dòng)模糊，因而需要進(jìn)行圖像模糊恢復(fù)和無人機(jī)位姿估計(jì)技術(shù)研究。
　　 首先，采用基于方向微分的加權(quán)平均法鑒別運(yùn)動(dòng)模糊方向。但是研究中發(fā)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)模糊方向鑒別受圖像中目標(biāo)形狀的影響，本文基于目標(biāo)不可能同時(shí)出現(xiàn)在圖像四角的考慮，提出了鑒別圖像四角替代整幅圖像的思想，完善了現(xiàn)有的基于方向微分的加權(quán)

2、平均法，擴(kuò)大了其應(yīng)用范圍。
　　 為進(jìn)一步減少計(jì)算量，采用先粗后精的運(yùn)動(dòng)模糊方向搜索策略。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)后的基于方向微分的加權(quán)平均法耗時(shí)僅為現(xiàn)有方法的29.27％，鑒別結(jié)果的均方誤差為現(xiàn)有方法的65.98％。其次，本文根據(jù)鑒別的運(yùn)動(dòng)模糊方向?qū)⒛：龍D像旋轉(zhuǎn)到水平軸，利用模糊圖像的模糊度內(nèi)的像素點(diǎn)之間的相關(guān)性估計(jì)模糊尺度。最后，利用估計(jì)出來的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)對(duì)模糊圖像進(jìn)行維納濾波，得到了恢復(fù)效果較好的圖像。
　　 在基于合作目

3、標(biāo)和計(jì)算機(jī)視覺的無人機(jī)自主著陸導(dǎo)引中，利用sobel算子檢測合作目標(biāo)的邊緣特征，然后利用鏈碼進(jìn)行輪廓跟蹤。選取鏈碼上的一點(diǎn)為起始點(diǎn)，順時(shí)針計(jì)算鏈碼上各點(diǎn)與T 型頭部直線的距離，根據(jù)距離的閾值將鏈碼上的點(diǎn)分割幾段，然后去掉部分點(diǎn)再分別擬合成直線，求直線交點(diǎn)得到合作目標(biāo)的十個(gè)特征點(diǎn)。再設(shè)定與無人機(jī)著陸相關(guān)的坐標(biāo)系及其之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系，利用提取出的特征點(diǎn)，采用Tsai算法求解出無人機(jī)相對(duì)于跑道坐標(biāo)系的位置和姿態(tài)角參數(shù)，實(shí)驗(yàn)表明本方法能夠提取得到