提取直线特征实现机场跑道实时检测

考虑基于链码跟踪和霍夫变换的传统直线检测方法对噪声敏感且计算量大的缺点,提出了将改进的链码跟踪与分层霍夫变换相结合的方法来提取直线,成功实现了航拍图像中机场跑道的实时高精度检测。采用改进的链码跟踪剔除短的和弯曲的线段,减少霍夫变换处理的点数,同时确定直线的近似方向,缩小霍夫变换的角度搜索范围。对霍夫变换进行金字塔分层计算,减小计算量。在程序设计方面,为图像建立链表结构数组,固定内存空间大小,避免了动态分配内存方式生成链表产生的越界问题。该算法已经成功嵌入TMS320C6416硬件平台。实验结果表明,本算法比传统霍夫变换算法运算量减少了约29倍,与单纯的链码跟踪直线检测相比,能够克服图像的模糊、遮挡等干扰,成功实现了机场跑道的实时精确检测。