一种基于传感器先验知识的实时跑道检测方法
专利汇可以提供一种基于传感器先验知识的实时跑道检测方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 属于 嵌入式计算 机 图像处理 技术领域，特别是涉及一种基于 传感器 先验知识的实时跑道检测方法。现有的跑道检测 算法 主要针对卫星图像和下视高空航拍图像，与机载合成视景系统所需的前视航拍图像不符，且一般是针对静态图像进行检测，运算耗时较长，不能满足实时性要求。为此，此发明提出了一种基于传感器先验知识的实时跑道检测算法，这种方法将机载传感器提供的飞行 位置 和 姿态 等信息也纳入计算，使得跑道检测的搜索区域大大缩减，从而快速准确检测出图像中的跑道位置。，下面是一种基于传感器先验知识的实时跑道检测方法专利的具体信息内容。
1.一种基于传感器先验知识的实时跑道检测方法，本方法包括以下步骤：
第一步：假定在世界坐标系中的跑道角点PW＝(xW，yW，zW)T，需要转换到相机坐标系中的一点PC＝(xC，yC，zC)T，那么转换过程需要一次旋转 加一次平移TW，得到相机坐标系中的角点位置如下：
其中TW可以从GPS数据中直接获得：
TW＝(xW，yW，zW)T(4-10)
而旋转矩阵 的计算过程则略微复杂；通过飞机的三个姿态角度：滚转φ、俯仰θ和偏航ψ，经过三次旋转，最终可以完成一次完整的旋转过程；所以旋转矩阵 是由三部分旋转矩阵相乘而得到的：
为了简便起见，公式中的cx＝cos(x)，sx＝sin(x)；
第二步：根据相机的成像原理，以及拍摄相机的内外参数，计算出跑道角点在最终图像上的坐标位置；具体成像计算过程等效的几何关系；
目标平面中的一点P投影在成像平面的P′点，最终在焦点处与其他点汇聚；根据第一步计算出的PC＝(xC，yC，zC)T，由三角形的相似关系得到：
其中，ximg和yimg是目标点在成像平面上的坐标，Ps是成像平面的像素边长，H0和W0分别是成像平面高和宽方向上的像素点个数；由此解出ximg和yimg；
第三步：根据跑道角点在图像上的坐标位置，确定出跑道模板的形状和位置，并以此划定搜索区域；具体计算过程如下：
分别计算机场跑道四个角点在最终图像上的坐标，将其顺次连接，得到了理想状态下的机场跑道模板；在实际应用中，通过飞机姿态传感器和GPS所获得的数据都有一定的误差，在计算出的机场跑道模板位置之外，划定一块搜索区域，并用两个参数HE和WE来控制搜索区域的大小，HE和WE分别取跑道模板高和宽的1/2长度；
第四步：在搜索区域内，对图像进行直线提取，获得特征更加明显的直线图；具体采用LSD算法进行直线提取，主要步骤有：1)图像梯度计算；2)梯度伪排序；3)梯度邻域的增长或合并；4)直线拟合；
第五步：利用生成的直线图和跑道模板，在搜索区域内进行跑道的匹配，最终计算出跑道位置；具体采用方向性Chamfer Matching的方法，在搜索区域内进行跑道的匹配，计算公式为：
其中U＝{ui}为模板的边缘直线图像，V＝{vj}为待检测图像的边缘直线图像，U和V之间的方向性Chamfer距离dDCM(U，V)定义为U中每一点与V中最近的边缘的平均距离，φ(x)代表在边缘点x处的边缘方向，λ是位置项和方向项之间的权重参数；dDCM(U，V)最小的位置即为最终搜索结果。
一种基于传感器先验知识的实时跑道检测方法
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具体实施方式
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