无人直升机视觉着舰中合作目标角点检测算法

舰载无人直升机自主着舰视觉导航在拍摄图像时,存在大尺度、角度畸变,使得合作目标角点难以检测,提出一种基于SIFT的分区双向匹配角点检测算法。设计了一种非对称彩色合作目标(由红色背板、绿色的H形和三角形组成),利用色彩信息对合作目标进行分割裁剪、识别,并分别对基准裁剪图和实拍裁剪图提取SIFT特征。为了提高SIFT特征匹配的实时性和准确性,提出了分区双向匹配策略。首先求取基准和实拍裁剪图中H形、小三角形重心以及H形上距离三角形重心最近的边缘点,以这三对匹配点求取基准图和实拍图间的粗略仿射模型。将基准裁剪图中的SIFT特征点经过该模型变换得到实拍裁剪图中的映射点,以每个映射点为圆心,以裁剪图宽度的1/4为半径将其分区,匹配时只选择每个映射点区域内的SIFT特征匹配点。同理,对基准裁剪图也进行分区处理。然后通过双向匹配及RANSAC算法剔除错误的匹配对,利用正确的匹配对完成基准图和实拍图仿射变换的精确模型。最后,将基准图中标定好的角点经过仿射变换获取实拍图中合作目标的角点位置。实验结果表明,该算法不仅精度高、鲁棒性强,而且具有较好的实时性。